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概要と使いどころ
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 designing levels, comp bands, equity-vs-cash, geo adjustments, or raise vs promotion vs market correction. Triggers on 'set our comp bands', 'is this raise market'.
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Use when polling external AIs (OpenAI, Anthropic) outside the host session for a neutral second opinion on a roadmap, diff, prompt, or file set — or 'cross-check with another model'.
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Ground a brand strategy from the corpus — archetype, opposable positioning, voice and tone, messaging framework. Use to decide who a brand is for, what it stands for, and how it sounds.
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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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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 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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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 deciding insource vs outsource vs acquire — integration-cost analysis, dependency-risk, optionality preservation. Triggers on 'should we build', 'buy vs partner'.
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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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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 comparing this package to a peer / competitor — ours-vs-theirs verdict table, axis selection, adoption queue. Triggers on 'how do we compare to X', 'should we adopt their pattern'.
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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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Planeje e roteirize trabalho de Domain-Driven Design desde modelagem estratégica até implementação tática e padrões de arquitetura orientada a eventos.
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Habilidade especializada para construir aplicações serverless prontas para produção na AWS. Abrange funções Lambda, API Gateway, DynamoDB, padrões orientados a eventos SQS/SNS, deployment com SAM/CDK e otimização de cold start.
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Use when working with *.excalidraw or *.excalidraw.json files, user mentions diagrams/flowcharts, or requests architecture visualization - delegates all Excalidraw operations to subagents to prevent context exhaustion from verbose JSON (single files: 4k-22k tokens, can exceed read limits)
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Quando o usuário quiser configurar, melhorar ou auditar rastreamento e medição de análises. Também use quando o usuário mencionar "configurar rastreamento", "GA4", "Google Analytics", "rastreamento de conversão", "rastreamento de eventos", "parâmetros UTM", "tag manager", "GTM", "implementação de análises" ou "plano de rastreamento". Para medição de testes A/B, consulte ab-test-setup.
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[Code Quality] Use when reviewing architecture compliance for layers, messaging, service boundaries, CQRS, repos, entity events, and data/consistency/tenancy boundaries. Universal architecture laws, coupling taxonomy and the anti-pattern catalog live in `.claude/docs/architecture-knowledge.md` (project docs always outrank it).
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[Architecture] Use when you need to analyze business domain: bounded contexts, aggregates, entities, ERD, domain events, and cross-context integration.
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Use when adding, auditing, pruning, archiving, restoring, or reviewing Agent Notes in deepseek-harness; checks every new note for superseded active records, classifies implemented notes by future decision value, deletes rejected notes that no longer prevent a tempting fallacy, and applies the frozen archived/{kind} triplet and manifest rules.
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飞书视频会议：让机器人代当前用户加入/离开正在进行的会议，并读取会议期间的实时事件（参会人加入与离开、发言、聊天、屏幕共享等）。1. 用户提供 9 位会议号、要求代为入会或离会时使用 +meeting-join / +meeting-leave——会真实产生入会/离会记录。2. 会议进行中用户想知道“谁加入了”“谁离开了”“谁在发言”“有人共享屏幕吗”等会中动态时，机器人入会后用 +meeting-events 读取事件时间线。3. 典型场景：参会机器人、会中助手、代为旁听、代为参会。前提：机器人只能读到它自己参会过且仍在进行中的会议的事件；查询已结束会议的参会名单、纪要或逐字稿请使用 lark-vc 技能。
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飞书（Lark）交互式卡片在 WebSocket 长连接模式下的配置指南。涵盖卡片模板结构、 EventDispatcher 注册、按钮回调处理、下拉选择值缓存、响应格式等完整流程。 当需要在飞书 Bot 中添加交互式卡片（带按钮、下拉菜单等）并且使用 WS 长连接模式时， 必须使用此 skill。即使只是添加一个简单的按钮或下拉菜单，也要先读此 skill。 触发关键词：飞书卡片、interactive card、card callback、card.action.trigger、 管理面板、select_static、button callback、200672、WS 卡片。
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Build incident response timelines and report packs from event logs. Use for detection-to-recovery reporting, phase tracking, and stakeholder-ready incident summaries.
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Auto-generate a professional, client-ready GEO service proposal from audit data. Creates a full proposal in markdown and PDF including executive summary, findings, recommended service packages (Basic/Standard/Premium), pricing, timeline, and terms. Use when user says "proposal", "proposta", "offerta", "preventivo", "generate proposal", or after completing a GEO audit for a prospect.
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