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Fast-forwards through remaining waves end-to-end without stopping for review between waves.

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Algebra-driven API design with monoids, semigroups, and interpreters via algebraic equations

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Infrastructure as Code patterns (Terraform, Kubernetes), observability design (SLOs, metrics, alerting, dashboards), and pipeline security stages. Load when designing infrastructure, observability, or security scanning.

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JTBD methodology for extracting real jobs behind feature requests — job statements, abstraction layers, first-principles extraction, ODI outcome statements, and opportunity scoring

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LeanUX backlog management methodology - user story template, story sizing, story states, task types, Definition of Ready/Done, anti-pattern detection and remediation

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Strategic DDD — bounded context discovery, context mapping patterns, subdomain classification, ubiquitous language, and organizational alignment

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Comprehensive architecture patterns, methodologies, quality frameworks, and evaluation methods for solution architects. Load when designing system architecture or selecting patterns.

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Canonical AT completeness gate — research-anchored 7-category taxonomy (C1-C7) + 15-item mechanical checklist. Paradigm-neutral. Drives acceptance-designer reviewer verdict deterministically.

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Single Source of Truth detection — where truth lives in an nWave repo and how to avoid contradicting it.

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Wave methodology knowledge for the buddy agent — what each wave does, its inputs and outputs, and how to route questions.

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CI/CD pipeline design methodology, deployment strategies, GitHub Actions patterns, and branch/release strategies. Load when designing pipelines or deployment workflows.

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Detects current wave progress for a feature and resumes at the next step. Scans docs/feature/ for artifacts.

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Orchestrates the full DELIVER wave end-to-end (roadmap > execute-all > finalize). Use when all prior waves are complete and the feature is ready for implementation.

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Evaluation criteria and scoring for data engineering artifact reviews

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Designs CI/CD pipelines, infrastructure, observability, and deployment strategy. Use when preparing platform readiness for a feature.

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Acceptance test creation methodology for the DISTILL wave. Domain knowledge for the acceptance designer agent: port-to-port principle, prior wave reading, wave-decision reconciliation, graceful degradation, and document back-propagation.

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4-phase discovery workflow with decision gates, phase transitions, success metrics, and state tracking

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Review dimensions for validating agent quality - template compliance, safety, testing, and priority validation

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5-layer testing approach for agent validation including adversarial testing, security validation, and prompt injection resistance

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Architectural style selection decision matrices, trade-off analysis, structural enforcement rules, and combination patterns. Load when choosing or evaluating architecture styles.

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BDD patterns for acceptance test design - Given-When-Then structure, scenario writing rules, pytest-bdd implementation, anti-patterns, and living documentation

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BDD requirements discovery methodology - Example Mapping, Three Amigos, conversational patterns, Given-When-Then translation, and collaborative specification

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Structured divergent thinking techniques — HMW framing, SCAMPER, Crazy 8s mechanics, and option diversity guarantees. Enforces strict separation of generation and evaluation phases.

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All /nw-* commands — what they do, when to use them, which agent they invoke. For the buddy agent to help users pick the right command.

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