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概要と使いどころ
Vercel AI SDK expert guidance. Use when building AI-powered features — chat interfaces, text generation, structured output, tool calling, agents, MCP integration, streaming, embeddings, reranking, image generation, or working with any LLM provider.
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Python typing exclusion worker: remove assigned mypy exclusion modules in small scoped batches, fix typing issues, run validation, and produce a structured completion summary. Use when running parallel typing-debt workers or when asked to remove modules from pyproject mypy exclusion overrides.
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Structured debugging methodology — reproduce, isolate, hypothesize, verify. Covers git bisect, binary search, logging, and minimal reproduction.
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Audit technical SEO — meta tags, structured data, Open Graph, sitemaps, robots.txt, performance, and accessibility signals.
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Add PostHog log capture to track application logs. Use after implementing features or reviewing PRs to ensure meaningful log events are captured with structured properties. Also handles initial OTLP exporter setup if not yet configured.
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Create a clean, review-ready pull request with a good title, structured description, linked issues, and appropriate reviewers.
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Write reusable ChatCrystal task memories after substantive work completes. Use when implementation or debugging produced a durable fix, pitfall, pattern, or decision worth preserving, and when the environment can either persist it through `write_task_memory` or emit a structured memory candidate for later save.
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Deep literature review — PubMed, EuropePMC, bioRxiv preprints, citation networks, evidence synthesis. Disambiguates queries, runs collision-aware searches, grades evidence T1-T4, and produces structured reports. Use for systematic literature review, meta-analysis evidence collection, and detailed answer-with-citations workflows.
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Expert guidance for GRPO/RL fine-tuning with TRL for reasoning and task-specific model training
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Metabolomics research — metabolite identification, study analysis, and database searches across HMDB, MetaboLights, Metabolomics Workbench, KEGG. Use for annotating mass-spec features to known metabolites, finding metabolomics studies of a disease, and structured metabolomics research reports with metabolite-pathway mapping.
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Validate and analyze budgets for SCF Build Award submissions. Use when reviewing whether a submission's budget is proportional, justified, and well-structured based on patterns from 215 funded Build Awards.
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Review code changes adversarially using parallel review layers (Blind Hunter, Edge Case Hunter, Acceptance Auditor) with structured triage into actionable categories. Use when the user says "run code review" or "review this code"
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Rewrite a rough request into a sharp, structured prompt before acting on it. Use when the user says "reprompt this", "reprompt", "improve this prompt", "make this prompt better", "structure this request", or hands you a vague/underspecified ask you should sharpen first. Complements the automatic per-turn sharpener (the UserPromptSubmit hook) for explicit, heavier rewrites. Personalizes from ~/.stellar-build/profile.md when present.
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Start a new OpenSpec change using the experimental artifact workflow. Use when the user wants to create a new feature, fix, or modification with a structured step-by-step approach.
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Author and diagnose YAML, prototype schemas, workflows, manifests, and structured configuration with exact validation.
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When the user wants to audit, review, or diagnose SEO issues on their site. Also use when the user mentions "SEO audit," "technical SEO," "why am I not ranking," "SEO issues," "on-page SEO," "meta tags review," or "SEO health check." For building pages at scale to target keywords, see programmatic-seo. For adding structured data, see schema-markup.
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Structured bug diagnosis and fixing workflow — reproduce, diagnose root cause, apply minimal fix, write regression test, and scan for similar patterns
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Initialize project harness — AGENTS.md as table of contents, ARCHITECTURE.md as domain map, structured docs/ knowledge base
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Build entity extraction systems for structured data from text. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-entity-extractor related tasks.
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Generate CSV, Markdown, and XLSX spreadsheets from structured tabular data.
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Extract structured fields from w-2 documents.
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Extract structured fields from w-8ben documents.
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Create a structured quarterly business report with table of contents, data tables, and page numbers.
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Extract structured fields from zatca e-invoice documents.
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