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概要と使いどころ
Build React animations with Motion (Framer Motion) - gestures (drag, hover, tap), scroll effects, spring physics, layout animations, SVG. Bundle: 2.3 KB (mini) to 34 KB (full). Use when: drag-and-drop, scroll animations, modals, carousels, parallax. Troubleshoot: AnimatePresence exit, list performance, Tailwind conflicts, Next.js "use client".
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Domain-Driven Design system for software development. Use when designing new systems with DDD principles, refactoring existing codebases toward DDD, generating code scaffolding (entities, aggregates, repositories, domain events), facilitating Event Storming sessions, creating bounded context maps, or performing code reviews with a DDD lens. Covers both strategic design (bounded contexts, subdomains, context maps, ubiquitous language) and tactical design (entities, value objects, aggregates, domain services, repositories). Supports all major architecture patterns (Hexagonal/Ports & Adapters, CQRS, Event Sourcing, Clean Architecture) with language-agnostic guidance and concrete examples in Python and TypeScript.
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Opinionated constraints for building better web interfaces with coding agents. Use this skill whenever the user asks you to build, review, or fix a UI — landing pages, dashboards, components, or any frontend code — and whenever you write Tailwind CSS, motion/react animations, accessible component primitives (Base UI, React Aria, Radix), or review agent-generated interface code for quality, accessibility, and performance. Also trigger for "make the UI better", "review my interface", "clean up this component", or any frontend work in React, Next.js, or plain HTML/CSS.
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Use when reviewing PRs/diffs/branches/documents for .NET quality, correctness, performance, security, data access, messaging, and observability. Includes adversarial critical-thinking mode for skeptical/cynical review requests. Keywords: code review, review PR, review diff, critical review, cynical review, adversarial review, production readiness, low GC, AOT, security review.
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Use when designing types and collections for hot paths and low-allocation .NET code. Keywords: readonly struct, sealed class, ValueTask, Span, FrozenDictionary, FrozenSet, allocation optimisation.
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Use when the user asks for a multi-agent .NET code review - five parallel reviewers (correctness, performance, security/observability, data/messaging/integration, generalist) plus an adversarial maintainer that refutes weak findings. Requires the review agent roles registered by scripts/install-codex.sh. Keywords: dotnet review pipeline, multi-agent review, parallel reviewers, maintainer pushback, review this branch, cynical review.
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Use when writing or refactoring modern C# with maintainability and performance standards. Keywords: coding standards, C# best practices, refactor C#, records, pattern matching, async best practices.
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Use when setting up Laravel Pulse — real-time dashboard, built-in cards, custom recorders, performance insights — even when the user just says 'I need app monitoring' without naming Pulse.
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Padrões de desenvolvimento frontend para React, Next.js, gerenciamento de estado, otimização de performance e melhores práticas de UI.
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Domine SQL moderno com bancos de dados cloud-native, otimização OLTP/OLAP e técnicas avançadas de query. Especialista em tuning de performance, modelagem de dados e sistemas analíticos híbridos.
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Otimização de performance do Postgres e boas práticas do Supabase. Use essa skill ao escrever, revisar ou otimizar queries Postgres, designs de schema ou configurações de banco de dados.
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Guia completo de desenvolvimento backend para microserviços Node.js/Express/TypeScript. Use ao criar routes, controllers, services, repositories, middleware ou trabalhar com Express APIs, acesso a banco de dados com Prisma, rastreamento de erros com Sentry, validação com Zod, unifiedConfig, injeção de dependências ou padrões assíncronos. Cobre arquitetura em camadas (routes → controllers → services → repositories), padrão BaseController, tratamento de erros, monitoramento de performance, estratégias de testes e migração de padrões legados.
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Pensamento e tomada de decisão em design mobile-first para apps iOS e Android. Interação por toque, padrões de performance, convenções de plataforma. Ensina princípios, não valores fixos. Use ao construir apps React Native, Flutter ou nativos.
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Use quando o usuário quer integrar com a API do X (Twitter) via Xquik para buscar tweets, consultar perfis de usuários, extrair seguidores, executar sorteios, monitorar contas ou acessar tópicos em tendência. Também use quando o usuário menciona 'Xquik', 'Twitter API', 'X API', 'tweet scraper', 'extração de seguidores' ou 'monitoramento de Twitter'. Cobre REST API, webhooks e configuração de servidor MCP.
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Identifica leads de alta qualidade para seu produto ou serviço analisando seu negócio, pesquisando empresas-alvo e fornecendo estratégias de contato acionáveis. Perfeito para profissionais de vendas, desenvolvimento de negócios e marketing.
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Tokenizadores rápidos otimizados para pesquisa e produção. Implementação em Rust que tokeniza 1GB em menos de 20 segundos. Suporta algoritmos BPE, WordPiece e Unigram. Treine vocabulários customizados, rastreie alinhamentos, gerencie padding/truncagem. Integração perfeita com transformers. Use quando precisar de tokenização de alto desempenho ou treinamento de tokenizadores customizados.
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Framework RLHF de alta performance com aceleração Ray+vLLM. Use para treinamento PPO, GRPO, RLOO, DPO de modelos grandes (7B-70B+). Construído em Ray, vLLM, ZeRO-3. 2× mais rápido que DeepSpeedChat com arquitetura distribuída e compartilhamento de recursos GPU.
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Biblioteca do Facebook para busca eficiente de similaridade e clustering de vetores densos. Suporta bilhões de vetores, aceleração GPU e vários tipos de índice (Flat, IVF, HNSW). Use para busca k-NN rápida, recuperação de vetores em larga escala ou quando você precisa de busca pura de similaridade sem metadados. Melhor para aplicações de alto desempenho.
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Implementação educacional do GPT em ~300 linhas. Reproduz o GPT-2 (124M) em OpenWebText. Código limpo e hackeável para aprender transformers. Por Andrej Karpathy. Perfeito para entender a arquitetura do GPT do zero. Treine em Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU).
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Mescle múltiplos modelos ajustados usando mergekit para combinar capacidades sem retreinar. Use ao criar modelos especializados misturando expertise específica de domínio (math + coding + chat), melhorando performance além de modelos únicos, ou experimentando rapidamente variantes de modelos. Cobre SLERP, TIES-Merging, DARE, Task Arithmetic, mesclagem linear e estratégias de deploy em produção.
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Conversão pixel-perfeita de Figma para React usando coderio. Gera código pronto para produção (TypeScript, Vite, TailwindCSS V4) com alta fidelidade visual. Inclui tratamento robusto de erros, recuperação de checkpoints e execução simplificada via script auxiliar.
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Iteratively improves a PR (GitHub), MR (GitLab), or shelved changelist (Perforce) until it reaches the repository's configured Greptile merge threshold with zero unresolved actionable comments, or until the five-review maximum is reached. Triggers Greptile review, fixes all actionable comments, pushes/re-shelves, re-triggers review only for new head SHAs unless a 5/5 score is already published, and repeats. Use when the user wants to optimize a PR/MR/CL against Greptile's code review standards without creating runaway review loops.
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[Testing] Use when you need full-site QA audit (accessibility, performance, security, SEO) with visual reports.
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[Code Quality] Use when reviewing UI code for accessibility, responsiveness, performance, and UX best practices.
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