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概要と使いどころ
Optimize tool descriptions in ToolUniverse JSON configs for clarity and usability. Reviews descriptions for missing prerequisites, unexpanded abbreviations, unclear parameters, and missing usage guidance. Use when reviewing tool descriptions, improving API documentation, or when user asks to check if tools are easy to understand.
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Build AI inventory optimization systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-inventory-optimizer related tasks.
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Build AI pricing optimization. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-pricing-optimizer related tasks.
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Build AI dynamic pricing systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-price-optimizer related tasks.
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Build AI budget optimization systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-budget-optimizer related tasks.
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Build AI calendar optimization systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-calendar-optimizer related tasks.
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OpenAI API (developers.openai.com) の Evals / Fine-tuning リファレンス。 Evals API, Datasets, graders（string check, text similarity, model, python, multi）, agent evals, trace grading, external models、 SFT, DPO, RFT（reinforcement fine-tuning）, vision fine-tuning, distillation, prompt optimizer, fine-tuning best practices。 セルフサービス fine-tuning は段階的廃止進行中。
Apple Silicon GPU コンピュート／数値計算リファレンス。MSL の kernel 関数属性・address space・ atomic/SIMD-group 関数、threadgroup sizing・argument buffer・indirect command buffer・ unified memory・GPU counters、MPS/MPSGraph（MPSMatrix, MPSNDArray, MPSNNGraph）、 MLX（mx.array, lazy evaluation, grad/vmap, mx.compile, mlx.nn, mlx.optimizers, distributed）。
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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Image optimization analysis for SEO and performance. Checks alt text, file sizes, formats, responsive images, lazy loading, CLS prevention, image SERP rankings (via DataForSEO), and image file optimization (WebP/AVIF conversion, IPTC/XMP metadata injection). Use when user says "image optimization", "alt text", "image SEO", "image size", "image audit", "optimize images", "image metadata", "image SERP", "convert to webp", or "image file optimize".
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FLOW framework integration: evidence-led SEO using the Find → Leverage → Optimize → Win loop. Surfaces stage-specific AI prompts from the FLOW knowledge base (41 prompts, CC BY 4.0). Use when user says "FLOW", "FLOW framework", "seo flow", "evidence-led SEO", "find leverage optimize win", or wants stage-specific SEO prompts.
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Audit and optimize an existing Convex app: security, scale, upgrades, observability.
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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, update or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
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Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
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Optimize content for AI citations in ChatGPT, Perplexity, AI Overviews, Gemini, Claude. AI引用优化/GEO优化/AI搜索
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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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Backtest crypto and traditional trading strategies against historical data. Calculates performance metrics (Sharpe, Sortino, max drawdown), generates equity curves, and optimizes strategy parameters. Use when user wants to test a trading strategy, validate signals, or compare approaches. Trigger with phrases like "backtest strategy", "test trading strategy", "historical performance", "simulate trades", "optimize parameters", or "validate signals".
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Analyze Azure resources used in the app (IaC files and/or resources in a target rg) and optimize costs - creating GitHub issues for identified optimizations.
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Creates optimized meta titles, descriptions, and URL suggestions based on character limits and best practices. Generates compelling, keyword-rich metadata. Use PROACTIVELY for new content.
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Optimize prompts for production with CoT, few-shot, and constitutional AI patterns
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