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概要と使いどころ
AI DevKit · Analyze and simplify existing implementations to reduce complexity, improve maintainability, and enhance scalability. Use when users ask to simplify code, reduce complexity, refactor for readability, clean up implementations, improve maintainability, reduce technical debt, or make code easier to understand.
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AI DevKit · Connect the current agent session to an available Telegram channel bridge.
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AI DevKit · Connect the current agent session to an available Slack channel bridge.
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AI DevKit · Systematic structural or multi-file refactors across any stack while preserving behavior and public contracts. Use for reorganizing modules, boundaries, naming, APIs/contracts, staged refactor plans, or refactor risk review.
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AI DevKit · Requirements phase guidance for starting features and reviewing requirements. Use when the user wants to capture a new requirement, clarify product scope, initialize feature docs, review requirements, or run dev-lifecycle phases 1-2.
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AI DevKit · Planning phase guidance for creating and reconciling feature task plans. Use when the user wants to create an implementation plan, update planning docs, mark task progress, capture blockers or new tasks, or run dev-lifecycle planning work.
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AI DevKit · Orchestrator for structured SDLC phase skills. Use when the user wants to run the full lifecycle or choose the next phase across requirements, design, planning, implementation, testing, and review.
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AI DevKit · Design phase guidance for reviewing feature design against requirements. Use when the user wants to validate architecture, review design docs, resolve design trade-offs, or run dev-lifecycle phase 3.
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AI DevKit · Use when the user asks to brainstorm, ideate, generate ideas, expand options, challenge ideas, pressure-test ideas, compare concepts, narrow choices, name something, plan content angles, explore strategy, evaluate product ideas, technical approaches, experiments, or decisions.
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Comprehensive AI/ML development guide for LangChain, LangGraph, and ML model integration in FastAPI. Use when building LLM applications, agents, RAG systems, sentiment analysis, aspect-based analysis, chain orchestration, prompt engineering, vector stores, embeddings, or integrating ML models with FastAPI endpoints. Covers LangChain patterns, LangGraph state machines, model deployment, API integration, streaming, error handling, and best practices.
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Especialista em construir aplicações de voz em tempo real - de agentes de voz em tempo real a apps habilitados para voz. Abrange OpenAI Realtime API, Vapi para agentes de voz, Deepgram para transcrição, ElevenLabs para síntese, LiveKit para infraestrutura em tempo real e fundamentos de WebRTC. Sabe como construir experiências de voz com baixa latência e prontas para produção. Use quando: voice ai, voice agent, speech to text, text to speech, realtime voice.
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Expert Bolt (StackBlitz Bolt, full-stack AI, WebContainer, prototypage rapide)
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Expert in building voice AI applications - from real-time voice agents to voice-enabled apps. Covers OpenAI Realtime API, Vapi for voice agents, Deepgram for transcription, ElevenLabs for synthesis, LiveKit for real-time infrastructure, and WebRTC fundamentals. Knows how to build low-latency, production-ready voice experiences. Use when: voice ai, voice agent, speech to text, text to speech, realtime voice.
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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 a multi-step change needs explicit sequencing, dependencies, or a handoff
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Use when arranging the project quality-check or investigating a concrete unresolved code concern
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Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions, especially if feedback seems unclear or technically questionable - requires technical rigor and verification, not performative agreement or blind implementation
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Use when verified implementation is ready for an integration decision or authorized integration
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Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes
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