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Squad branching model: dev-first workflow with insiders preview channel

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List GitHub repository labels with per_page pagination and name filtering support.

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Route gh-aw design, creation, diagnosis, patching, active debugging, and upgrade requests to the right strategies.

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Apply safe error-pattern matching rules for agentic engines.

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Internal gh-aw architecture: validation system design, safe output message patterns, schema validation, YAML compatibility notes, and MCP logs guardrail.

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Use Go struct tags to render styled terminal output in gh-aw.

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Query GitHub discussions with jq filtering and reusable selectors.

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Design gh-aw error handling, retry, recovery, and debugging flows.

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Implement secret-safe HTTP headers for MCP transport in gh-aw.

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Teach Copilot how to plan, address, and respond to pull request review feedback.

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Review a GitHub security advisory and safely update .github/aw/compat.json with evidence-backed version enforcement.

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Prepare an open pull request for merge from a GitHub Copilot cloud agent. Drives Reviews, local validation, and Mergeable to a ready state. Does not merge, and cannot trigger CI.

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Split large JavaScript files into maintainable modules safely.

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Analyze and reduce token consumption in agentic workflows — guardrail-specific entry points, measurement, and optimization techniques.

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Write robust JavaScript for GitHub Actions github-script steps.

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Troubleshoot npm registry, proxy, and certificate failures on the Microsoft corporate network or VPN using the 1ES public npm feed.

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Practical tips for reviewing and improving Copilot agent PRs.

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Merge a base ref and safely regenerate compiled workflow lock-file conflicts.

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Implement and test Go codemods for the gh aw fix command.

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Add and test declarative behavior-defined agentic engines in gh-aw, extending Go infrastructure only when necessary.

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Upgrade gh-aw to latest gh-aw-firewall release and identify follow-up spec tasks.

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Query GitHub pull requests with jq filtering and reusable selectors.

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Publish validated gh-aw changes as a draft pull request from a cloud agent.

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Rewrite prompts for minimal tokens, maximal clarity, and low ambiguity for LLM consumption.

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