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概要と使いどころ
Create and manage teams of specialized AI agents that work together on tasks. Use when setting up multi-agent workflows, agent squads for content/marketing/research pipelines, configuring heartbeat-based agent coordination, or managing agent personalities via SOUL.md files. Enables orchestration of multiple OpenClaw sessions as a coordinated team with shared task systems (Linear, Trello, etc.).
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Best practices for Remotion video creation in React. Use when building, reviewing, or optimizing Remotion compositions, animation timing, assets, captions, and render pipelines.
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Comprehensive guide for developing WebGPU-enabled Three.js applications using TSL (Three.js Shading Language). Covers WebGPU renderer setup, node materials, compute shaders, post-processing, and WGSL integration. Use when working with Three.js WebGPU, TSL shaders, or GPU compute pipelines.
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Build a LiveAvatar integration end-to-end — assesses the user's existing stack, recommends the optimal path, and guides implementation. Use when: (1) Building a new LiveAvatar integration, (2) Adding a real-time avatar to an app or site, (3) Connecting LiveAvatar to an existing AI pipeline, (4) User mentions LiveAvatar, real-time avatar, interactive avatar, conversational avatar, or lip-sync avatar, (5) Deciding between Embed, FULL Mode, and LITE Mode, (6) Migrating from HeyGen Interactive Avatar to LiveAvatar.
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RFCドリブンのマルチエージェントDAG実行パターン。品質ゲート、マージキュー、ワークユニットオーケストレーションを含む。
LLM API利用のコスト最適化パターン — タスク複雑度によるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシュ。
Generates PSR-15 HTTP Middleware implementation for PHP 8.5. Creates MiddlewareInterface and RequestHandlerInterface with pipeline composition. Includes unit tests.
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[73] CLOSE. Record and maintain Lessons in MEMORY.md after a problem is solved or the user confirms success. Use when capturing a new lesson, moving lessons through the pipeline, or enhancing Project Architecture Quick Reference with new insights.
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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).
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Deep knowledge expert for the 33GOD agentic pipeline system, understands component relationships and suggests feature implementations based on actual codebase state
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AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.
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RFC-driven multi-agent DAG execution pattern with quality gates, merge queues, and work unit orchestration.
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Cost optimization patterns for LLM API usage — model routing by task complexity, budget tracking, retry logic, and prompt caching.
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Patterns and architectures for autonomous Claude Code loops — from simple sequential pipelines to RFC-driven multi-agent DAG systems.
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Deployment workflows, CI/CD pipeline patterns, Docker containerization, health checks, rollback strategies, and production readiness checklists for web applications.
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Master defensive Bash programming techniques for production-grade scripts. Use when writing robust shell scripts, CI/CD pipelines, or system utilities requiring fault tolerance and safety.
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Master of defensive Bash scripting for production automation, CI/CD pipelines, and system utilities. Expert in safe, portable, and testable shell scripts.
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Master Bash Automated Testing System (Bats) for comprehensive shell script testing. Use when writing tests for shell scripts, CI/CD pipelines, or requiring test-driven development of shell utilities.
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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.
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This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.
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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.
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Audits GitHub Actions workflows for security vulnerabilities in AI agent integrations including Claude Code Action, Gemini CLI, OpenAI Codex, and GitHub AI Inference. Detects attack vectors where attacker-controlled input reaches. AI agents running in CI/CD pipelines.
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