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概要と使いどころ
Adversarial critique — devil's advocate, stress-test, honest teardown ('poke holes', 'be brutal', 'was hältst du davon'); explicit request only. Routine code or design review → code-review.
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Use for an adversarial red-team / blue-team / auditor review of an AI agent's CONFIG + behaviour (rules, skills, MCP, hooks, permissions) — attack-chain → defensive-gap list, not a code audit.
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Autonomous multi-step investigation — deep research carried end-to-end without per-step approval; explicit request only, never for normal feature work.
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Use when reviewing authorization end-to-end — route → gate → policy → query scope → response filter — before changes to permissions, tenants, ownership, or admin flows.
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Generate brand assets — banners, social cards, CIP elements — with brand-token injection + provider routing. Use when generating a banner / social image / branded asset.
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Use when designing APIs, planning endpoints, REST conventions, versioning, or deprecation — even when the user just says 'expose this as an endpoint' without naming API design.
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Define a brand identity constraint set from a confirmed strategy — colour story, type story, logo direction, imagery direction. Defines the tokens that token emission and asset generation consume.
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Use when the user says "review this", "check my code", or wants feedback on changes. Reviews for correctness, quality, security, and coding standards.
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Use when creating an API endpoint or HTTP route handler — detects the project stack and routes to the matching carve-out (laravel-api-endpoint, nextjs-patterns, symfony-workflow).
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When the user says 'refactor this', 'rename class', or 'move method'. Safely refactors code in any language — finds all callers, updates downstream dependencies, verifies via quality tools.
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Use when the user says "create context", "document this area", or wants a structured snapshot of a codebase area for agent orientation.
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Use when writing API endpoint tests — integration tests, contract validation, response assertions, mocked external services — even when the user says 'test this route' without naming API testing.
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Use when reading, creating, or updating agent documentation, module docs, roadmaps, or AGENTS.md. Understands the full .augment/, agents/, and copilot-instructions structure.
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When shrinking always-loaded memory files (AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules) exceeding ~150 lines or ~4,000 chars — telegraph grammar, refuses sensitive paths, .original.md round-trip.
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Use when editing AGENTS.md (package root) or templates/AGENTS.md (consumer) — enforces Thin-Root contract: hard char ceilings, ≥40% pointer ratio, mandatory emergency-triage block.
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Before finishing any code (endpoint, query, migration, render, file, infra, dependency, test) — the senior pre-ship checklist of invisible cross-cutting controls AI omits, with backstop greps
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Use when deciding what earns a page — the page, action and info classes stated provider-neutrally, and the rule that a page without an owner, a runbook and a first diagnostic step is malformed.
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Use when picking which analysis or project-analysis-* skill fits a request — routes by scope, framework, and symptom — even if the user just says 'analyze this' or 'dig into the codebase'.
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Use when creating or modifying Artisan commands. Covers clear signatures, safe execution flow, helpful output, and project conventions for console tooling.
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When writing Python asyncio code — picking between gather / TaskGroup / wait, structured concurrency, timeouts, cancellation, sync-bridging — decision framework only, cookbook externalized.
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Use when the user invokes a slash command like /create-pr, /commit, /fix-ci, or pastes command file content — routes to the right command with context inference and GitHub API patterns.
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Use when mapping funnel-stage to content shape — conversion-pathway, content-as-system, leverage-point selection. Triggers on 'design our content funnel', 'why does mid-funnel leak'.
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Use when staging multi-component or uncertain work — tackle the load-bearing unknown first (risk-first decomposition), not the easy parts first.
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Use when mapping competitors, naming defensibility, and finding white-space — moat reasoning, where-to-play, where-not-to-play. Triggers on 'who are we competing with', 'what's our moat'.
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