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概要と使いどころ
Run a source-grounded paid-advertising audit for one or more of Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, and X. Use for full ad checks, account health reviews, paid-media diagnostics, partial audits after authentication or worker failure, missing-platform weighting, beta-feature eligibility and scoring, spend audits, tracking audits, or prioritized opportunities and risks.
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Design and evaluate paid-ad experiments with hypotheses, randomization units, sample-size and duration assumptions, guardrails, platform experiment tools, analysis, and decision rules. Use for A/B test, split test, experiment design, hypothesis, statistical significance, sample size, test duration, or experiment readout.
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Generate React/Next.js component test skeletons (RTL) from specifications.
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Generate Vue.js component test skeletons (Vue Test Utils) from specifications.
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Generate Remix loader/action and route component test skeletons.
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Generate generic React component test skeletons (RTL) from specifications.
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Detects Vitest test-isolation hazards: unrestored vi.spyOn/vi.mock without afterEach cleanup or restoreMocks config, un-awaited resolves/rejects assertions, and shared mutable module state across tests.
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legacy workaround を避け、semantic HTML / Web Platform Native API / modern CSS の利用機会を提示する。
Detects tables created without ROW LEVEL SECURITY enabled, over-permissive policies (USING (true) / WITH CHECK (true) without owner conditions), and service_role key exposure in client code.
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Checks Tailwind utility class hygiene at the syntax level: arbitrary-value overuse that bypasses the theme scale, conflicting/duplicate utilities on one element, and hardcoded arbitrary colors that should use design tokens.
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キーボード操作 / focus 管理 / 動的コンテンツ更新 / ARIA role / フォームの自動遷移など、インタラクティブ UI のアクセシビリティ観点を suggestion で提示する。
App Router の Server Component でクライアント専用APIを使っていないか確認する。
画像・スクリプト・スタイル・interaction 変更が LCP / INP / CLS / リソースコストに与える影響を suggestion で提示する。
Checks Next.js Server Actions ('use server') for missing authentication/authorization before mutations, missing input validation, and untrusted client-supplied IDs — treating each action as a public HTTP endpoint.
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複数の AI / 人間レビュー結果 (review-self / review-external / findings-pool) を統合し、実在性・重大度・対応優先度・merge 可否を検証する。
新しい Web API / CSS の利用追加に対し、Baseline 状態とブラウザ互換性 / progressive enhancement の有無を suggestion で示す。
デザイントークンを使わずに直書きされた色・余白・フォントサイズ・角丸・シャドウを検出する。Figma Variables / Tailwind config / CSS custom properties のルールに違反する実装を指摘する。
Detects over-permissive Firestore/Storage rules (allow read, write: if true / auth-only without ownership), missing auth checks on writes, and admin SDK private key exposure to client bundles.
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既存デザインシステムコンポーネント（Button / Input / Modal / Card 等）を再実装していないかを検出する。Figma→コード実装時に既存コンポーネントを無視した実装を防ぐ。
画像・ボタン・フォーム要素に適切なアクセシブルネームがあるか確認する。
Use when reviewing a project's architecture for design pattern applicability -- either validating a design document before implementation, or analyzing an existing codebase for pattern improvement opportunities.
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Create a Databricks materialization to stream Estuary collections into Databricks tables via Unity Catalog. Use when setting up Databricks as a destination for captured data. Use when user says "send to Databricks", "materialize to Databricks", "Databricks destination", or "load into Databricks".
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Hive CE (Community Edition v2.19.x) NoSQL object database for Flutter providing blazing-fast key-value and object storage with TypeAdapters. Use this skill when implementing offline-first architecture, high-performance local data caching, NoSQL document-style object stores, custom TypeAdapter serialization for complex objects, lazy loading boxes for memory efficiency, encrypted boxes (HiveAES encryption), database compaction for size optimization, storing large datasets without SQL schema overhead, implementing local-first sync patterns, or migrating from SQLite to NoSQL. Supports primitive types, custom objects, lists, and maps. Ideal for apps requiring ultra-fast read/write operations (microsecond latency), object persistence without ORM complexity, or local-first data architecture.
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Expert-level guidance for Flutter production applications: architecture decisions (Clean/Layered/Hexagonal/Feature-First), advanced state management (BLoC/Riverpod/GetX), performance optimization (eliminating jank, memory profiling, reducing rebuild overhead), code review with design pattern enforcement, scalability assessments, native platform integration (MethodChannel/EventChannel/FFI), complex UI challenges (custom render objects, slivers), testing strategies (unit/widget/integration/golden), CI/CD pipeline architecture, build optimization, and accessibility compliance. Triggers: 'architecture decision', 'design pattern', 'performance issue', 'code review', 'production problem', 'scaling concerns', 'best practices', 'technical debt', 'refactoring strategy'. Essential for complex enterprise apps, critical production debugging, architectural refactors, or when choosing between competing technical approaches.
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