「spa」の検索結果

文案撰寫全套工作流：分析受眾語調、套用說服公式（AIDA/PAS/FAB）、產出部落格/Email/Landing Page/社群文案，並提供 SEO 優化建議。適合在撰寫行銷文案、內容行銷、或需要匹配特定品牌語調時使用。

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產出 codebase 語意符號地圖（classes、functions、interfaces、types 的精確 file:line 位置）。適合在大型重構前或接手陌生 codebase 時使用。

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大型功能開發前，讓 Claude 用 AskUserQuestionTool 深度訪問你（技術、UI/UX、風險、取捨），產出完整 spec，再開新 session 執行。適合在複雜功能實作前、需求模糊時、或開始新專案架構設計時使用。

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建立符合官方規格的 Claude Code skill：蒐集需求、產出正確格式的 SKILL.md、驗證命名與描述規則、套用 Progressive Disclosure 結構。適合在新增 skill 或 slash command 時使用。

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啟動 Agent Team 模式，多個 worker 平行處理任務並共享發現。適用於大型重構、codebase 遷移、全面審查。

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冷啟新 session：掃描 codebase 結構並讀取 README，快速建立專案 context。適合在陌生 repo 或新 session 開始時使用。

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專案管理工作流：Sprint 規劃、Issue 優先排序（MoSCoW/RICE）、狀態報告、風險評估、Sprint 回顧。適合在啟動新專案、Sprint 規劃會議、撰寫進度報告、或做任務優先排序時使用。

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行銷策略全流程：受眾分析、GTM 規劃、A/B 測試設計、KPI 設定、競品定位。適合在規劃行銷活動、制定上市策略、或設計成長實驗時使用。

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引導 Claude 產出高品質的前端設計，避免 AI 生成的通用風格（AI slop）。包含字型、色彩、動態、背景的設計指引。

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分析當前專案的 Claude Code session 資料，產出 context 效率報告（模型用量、工具效率、委派比例、TodoWrite 使用率）。搭配 context-management.md 使用。

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對 staged changes 執行三維度平行審查（安全、效能、風格），合成優先排序的發現摘要。

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通用研究工作流：定義研究問題、蒐集多元來源、競品分析、文獻整理、合成洞察並產出結構化報告。適合在進行市場調查、競品分析、技術選型評估、或需要系統整理資訊時使用。

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Use when a local agent needs to dispatch work to CommonGround, inspect turn or agent state, wait for a turn to close, or resume a suspended turn through the `cg` CLI instead of calling the CG HTTP API directly.

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Symbol-level navigation of a local checkout using tree-sitter ASTs. Answers where a symbol is defined, what lines it spans, which symbols a file exposes, what a directory holds, and where a name is referenced — every answer carries exact line ranges to feed straight into a scoped read. Use for "where is X defined", "who calls X", "find the function/class named", "what's in this file", "give me the line range for", "show me the source of", "list the symbols in", or before editing a file you have not read. Each invocation auto-scans and is self-contained. Not for first-encounter repo orientation (use exploring-codebases), for what a codebase DOES rather than what it contains (featuring), for binding-resolved Python caller sets (searching-codebases), or for literal text and regex matching (plain ripgrep).

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Multi-conversation methodology for iterative stateful work with context accumulation. Use when users request work that spans multiple sessions (research, debugging, refactoring, feature development), need to build on past progress, explicitly mention iterative work, work logs, project knowledge, or cross-conversation learning.

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Image processing toolkit awareness. Use when: user uploads images for manipulation, requests format conversion, batch processing, compositing, resizing, optimization, analysis, effects, metadata inspection, montages, animated GIFs, color correction, or any image-related task. Also use when working with screenshots, photos, diagrams, icons, or visual assets. Triggers on 'resize', 'crop', 'convert', 'compress', 'optimize', 'thumbnail', 'watermark', 'montage', 'collage', 'gif', 'sprite sheet', 'color space', 'metadata', 'EXIF', 'compare images', 'diff', 'overlay', 'composite', 'batch process', 'image analysis', 'histogram', 'blur', 'sharpen', 'rotate', 'flip', 'border', 'shadow', 'round corners', 'favicon', 'icon set'.

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DEPRECATED, renamed to orchestrating-chat-agents. Kept so existing imports of its scripts keep working; every module here loads the same module from orchestrating-chat-agents. Use orchestrating-chat-agents for parallel Claude calls over the API from claude.ai, and dispatching-subagents for fan-out in Claude Code.

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Skill-aware orchestration with context routing. Decomposes complex tasks into skill-typed subtasks, extracts targeted context subsets, executes subagents in parallel, and synthesizes results. Self-answers trivial lookups inline. No SDK dependency — uses raw HTTP via httpx. Use when tasks require multiple analytical perspectives, when context is large and subtasks only need portions, or when orchestrating-chat-agents spawns too many redundant subagents.

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Find tests that enumerate a domain by copying it, and declare the invariants a codebase depends on. Reports where a parametrize list, for-loop, or it.each iterates a hand-written subset of a dict/set/tuple/Enum that exists in the source, and names the members nothing covers. Use when reviewing tests, when a module gains a name-to-thing table, registry, enum, or dispatch map, before trusting a green suite as evidence a domain is covered, or when asked "is this test actually total", "does anything cover X", "what does this repo guarantee", "which invariants do we declare". Also for vacuous tests that pass over an empty collection, for a domain that has silently NARROWED (an enumeration cannot see that), and for recording the refutation that proves a claim can fail.

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Decide which model, effort level, and cascade shape each subagent gets, and how to keep improvement loops safe (evaluator-as-selector, stop on regression). Routes on measured cost-per-completed-task rather than per-token price, because a tier's token count varies more by task shape than price varies across tiers. Covers per-model effort semantics, the concision lever, cascade preconditions, context handoff, and watching a subagent fan-out live. Use when choosing a subagent's model or effort, when choosing how to escalate a failed attempt, or when asked which model or effort a task should get. Grounded in a 2026-07 calibration, a 2026-08 coding-cost study, a 2026-09 seeded-bug repair battery, a 2026-10 Haiku 5.5 ladder priced per spawn, and a 2026-10 retry-versus-escalation ladder on 295 SWE-bench Verified tasks; Managed Agents API specifics are operational, not calibrated.

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The lifecycle gate for a local Codespace-equivalent sandbox. Routed to when the user invokes /ca-sandbox:sandbox to pull an untrusted repo into an ephemeral, host-FS-isolated Docker container, or any of the interaction commands (/ca-sandbox:sandbox-shell, /ca-sandbox:sandbox-exec, /ca-sandbox:sandbox-cp, /ca-sandbox:sandbox-destroy) against an existing box. Five gated phases — pre-flight, clone+build, isolated run, interact, teardown. The load-bearing invariant is structural: untrusted code in the box can never reach the host filesystem (no bind mount, no docker socket, never --privileged, cap-drop ALL, non-root, read-only root). Network defaults to offline; egress out is host-initiated only. Every object is labeled ca.sandbox=1 and torn down on exit.

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Run an opt-in deep codebase audit with persisted findings. Confirm cost before dispatch; filing and telemetry need separate approval.

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Verify the active host install, package, command ownership, enforcement, wrapper self-test, and active-dispatch coverage gap. Read-only.

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OPTIONAL per-task isolation for autonomous parallel work. Routed to only on explicit opt-in by subagent-driven-development or dispatching-parallel-agents, so parallel units mutate files without colliding. Stands up one worktree per unit, works it in isolation, then integrates each unit back onto the caller's working branch for the caller's single commit-gate + finishing-a-development-branch exit. Never on the default path; it does not bypass a gate or finish per unit.

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