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概要と使いどころ
Builds QA harnesses and agent evals. Use when evaluating tool, trace, red-team, regression, multi-agent, or carried-workspace coding trajectories. Not for metric design (ai-evals).
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Tests API contracts for REST, GraphQL, gRPC, AsyncAPI, and webhooks. Use when adding schema validation or breaking-change gates (Pact, can-i-deploy, oasdiff, buf); not API design.
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Debugs crashes, regressions, flakes, and production bugs systematically. Use when diagnosing stack traces, logs, or profiling data; not perf tuning or incident command.
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Tests apps as an ICP persona through browser automation and reports friction, fixes, and risks. Use when running persona-based, ICP, or synthetic-user testing.
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Refactors code while preserving behavior. Use when reducing technical debt, planning codemods, applying strangler migrations, or tightening CI guardrails around risky changes.
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Audits whether scores, benchmarks, LLM judges, or surveys measure what we think. Use when a benchmark is saturated, a score unreliable, or judge agreement untrustworthy.
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Implements OpenTelemetry logs/metrics/traces, SLI/SLO gates, burn-rate alerts, and APM integrations. Use when adding or validating observability.
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Generates or validates Conventional Commits messages from staged diffs. Use when drafting commit messages, checking repo rules, or inferring scope from changed files.
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Designs team Git workflows for branching, PRs, and releases. Use when choosing branching models, stacked PRs, merge queues, worktree isolation for agents, or collaboration rules.
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Builds local-first note vault retrieval for Obsidian, markdown notebooks, and NotebookLM-adjacent exports. Use when packaging notes into LLM-ready context.
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Tests whether changes caused a metric move without a clean A/B test: DiD, synthetic control, IV, RDD. Use when asking did a launch cause lift.
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Evaluates neuromarketing studies and neural-data law. Use when judging EEG, fMRI, eye-tracking, or GSR ad study or vendor, or if signals are regulated neural data.
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PID/MPC/Kalman/anti-windup control primitives for feedback loops. Use when an autoscaler flaps, a controller overshoots after saturation, or budget pacing overspends at peak.
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Analyzes hazards in systems or AI agents: STPA, guardrails, safety cases, incident analysis. Use when an agent can take actions or send payments.
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Theory of Constraints primitives for focusing steps, drum-buffer-rope, throughput accounting, critical chain, and policy constraints. Use when sequencing by bottleneck.
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Creates Godot games from empty project to exported build. Use when starting, building, validating, or shipping a Godot 2D/3D game or app.
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Designs and troubleshoots NUKE-based CI/CD pipelines for .NET services. Use when refactoring target graphs, splitting test flows, publishing reports, or diagnosing slow pipelines.
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Guides founder-PM discovery, roadmaps, prioritization, and PMF measurement. Use when planning product strategy, metrics, or roadmaps.
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Audits and enforces documentation quality. Use when checking coverage, freshness, runbook validity, AI-instruction coverage, or cleaning stale/duplicate markdown after LLM edits.
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Designs and tests distributed-system resilience. Use when adding retries, deadlines, hedging, circuit breakers, overload protection, chaos experiments, or SLO reliability gates.
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Builds security testing pipelines for SAST, DAST, SCA, secrets, containers. Use when wiring scanners into CI or regression gates.
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Builds accessibility testing for WCAG 2.2 audits, CI gates, mobile audits, and EAA/ADA/VPAT evidence. Use when adding axe-core, Lighthouse, or screen-reader tests; not fixes.
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Designs coding-agent observability and evals. Use when measuring traces, replay, checkpoint lineage, tool grading, regression, or cost. Not for general LLM evals (ai-evals).
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Designs tool and slash-command runtimes for coding-agent CLIs: registries, deferred loading, tool search, dispatch, forks. Use when modeling tool pools. Not approvals or plugins.
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