スキルを探す

Create clean git branches from feature work, excluding agent-ops files. Use for PR preparation.

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Handle failures and errors during workflow. Use when build breaks, tests fail unexpectedly, or agent gets stuck. Semi-automatic recovery with user confirmation for destructive actions.

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Transform implementation plans into concise stakeholder-friendly summaries with file change overviews, component listings, and optional flow diagrams.

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Optimize agent instruction files by extracting sections into separate files and referencing them. Reduces context size while preserving information.

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Install AgentOps into a new or existing project. Handles .agent/ setup and .github/ merging.

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Extract, plan, or propose implementation details at configurable depth levels (low/normal/extensive). Outputs to reference files for team discussion and handoff.

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Create new AgentOps skills via interactive interview. Supports from-scratch and clone modes with tiered complexity.

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Analyze the codebase to create a concise, LLM-optimized structured overview in .agent/map.md.

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Create/update .agent/constitution.md. Use when commands/boundaries/constraints must be confirmed before baseline or code changes. Draft v0 from repo evidence, then interview user.

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Interactive code review for agent iterations. Captures comments, tracks resolution status, and integrates with git diffs.

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Standardized branch creation with type detection, issue ID extraction, and worktree setup. Creates working branches (-WB) and integrates with selective-copy for clean PRs.

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Ready-to-use prompt templates for specialized agents. Use when building n8n workflows, AI integrations, or sales materials. Contains structured prompts for automation-architect, llm-engineer, and sales-automator agents.

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Systematically deconstruct written content into verifiable claims, validate each using search/documentation, and facilitate informed discussion through structured interviewing.

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Guide for multi-platform skill compatibility across Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot, and other AI coding agents.

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Expert payment integration specialist mastering payment gateway integration, PCI compliance, and financial transaction processing. Specializes in secure payment flows, multi-currency support, and fraud prevention with focus on reliability, compliance, and seamless user experience.

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Scan the current chat session for durable learnings (clarifications, corrections, decisions, pitfalls) and update .agent/memory.md. Use after critical review and before concluding work.

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Dogfooding discovery agent — establish human-approved project baseline from public docs without code inspection

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Create .agent/baseline.md and later compare against it. Use when capturing baseline build/lint/test results or investigating newly introduced findings.

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Expert agent organizer specializing in multi-agent orchestration, team assembly, and workflow optimization. Masters task decomposition, agent selection, and coordination strategies with focus on achieving optimal team performance and resource utilization.

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Expert in designing, orchestrating, and managing multi-agent systems (MAS). Specializes in agent collaboration patterns, hierarchical structures, and swarm intelligence. Use when building agent teams, designing agent communication, or orchestrating autonomous workflows.

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End-to-end resume parsing (detect format → extract fields). Uses a combination of format detection, text extraction, and LLM parsing to normalize resume data.

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Track and report agent invocation metrics including usage counts, success/failure rates, and completion times. Use for understanding which agents are utilized, identifying underused agents, and optimizing agent delegation patterns.

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Comprehensive guide for the agent permissions and approval system. Use when an agent needs to request user approval for sensitive operations, when implementing new approval policies, when integrating platform-specific approval UIs (Slack buttons, WhatsApp replies, Dashboard modals), or when troubleshooting approval flows. Covers policy definition, platform adapters, and the complete approval lifecycle.

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Create well-structured prompts for AI agents using proven architecture patterns. Use when users ask to write agent prompts, system prompts, or agent instructions, or want to improve existing prompts that aren't working.

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