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概要と使いどころ
Use when implementation is complete, all tests pass, and you need to decide how to integrate the work - guides completion of development work by presenting structured options for merge, PR, or cleanup
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Use when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements
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Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session
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Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes
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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code
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Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - ensures an isolated workspace exists via native tools or git worktree fallback
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Use when starting any conversation - establishes how to find and use skills, requiring Skill tool invocation before ANY response including clarifying questions
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Use when about to claim work is complete, fixed, or passing, before committing or creating PRs - requires running verification commands and confirming output before making any success claims; evidence before assertions always
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Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code
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Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment
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Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
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Audit social media accounts (TikTok, IG, etc.): scrape profiles, calculate engagement metrics, diagnose performance drops, interpret analytics screenshots.
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Control Philips Hue lights, scenes, rooms via OpenHue CLI.
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Extract data from websites, including JavaScript-rendered SPAs and dynamic content
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Interactive QA session where user reports bugs or issues conversationally, and the agent files GitHub issues. Explores the codebase in the background for context and domain language. Use when user wants to report bugs, do QA, file issues conversationally, or mentions "QA session".
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Discover and analyze trending GitHub repositories from TrendShift and other sources — evaluate usefulness, extract learnings, and identify valuable skills/tools
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Create a detailed refactor plan with tiny commits via user interview, then file it as a GitHub issue. Use when user wants to plan a refactor, create a refactoring RFC, or break a refactor into safe incremental steps.
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Extract a DDD-style ubiquitous language glossary from the current conversation, flagging ambiguities and proposing canonical terms. Saves to UBIQUITOUS_LANGUAGE.md. Use when user wants to define domain terms, build a glossary, harden terminology, create a ubiquitous language, or mentions "domain model" or "DDD".
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Disciplined diagnosis loop for hard bugs and performance regressions. Reproduce → minimise → hypothesise → instrument → fix → regression-test. Use when user says "diagnose this" / "debug this", reports a bug, says something is broken/throwing/failing, or describes a performance regression.
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Grilling session that challenges your plan against the existing domain model, sharpens terminology, and updates documentation (CONTEXT.md, ADRs) inline as decisions crystallise. Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.
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Reverse engineer and security-test Telegram bots — API analysis, callback interception, exploit discovery, and vulnerability documentation
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Write ML papers for NeurIPS/ICML/ICLR: design→submit.
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Query Polymarket: markets, prices, orderbooks, history.
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Analyze NFT projects for investment decisions — evaluate fundamentals, identify red flags, assess risk, and provide buy/hold/avoid recommendations
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