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概要と使いどころ
Audits and enforces documentation quality. Use when checking coverage, freshness, runbook validity, AI-instruction coverage, or cleaning stale/duplicate markdown after LLM edits.
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Refactors code while preserving behavior. Use when reducing technical debt, planning codemods, applying strangler migrations, or tightening CI guardrails around risky changes.
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Builds security testing pipelines for SAST, DAST, SCA, secrets, containers. Use when wiring scanners into CI or regression gates.
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Grounding-theory primitives for common ground and repair. Use when deciding whether to ask a clarifying question, confirming a handoff was understood, or fixing multi-turn drift.
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Builds local-first note vault retrieval for Obsidian, markdown notebooks, and NotebookLM-adjacent exports. Use when packaging notes into LLM-ready context.
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Chooses under uncertainty: value of more data, cost-based thresholds, abstention, when to stop a test and ship, robust choice. Use when deciding, not estimating.
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Proves protocols and agent workflows with TLA+, P, Alloy, Z3, Dafny, or Lean. Use when proving protocols correct, writing TLA+ specs, or verifying LLM proofs.
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Theory of Constraints primitives for focusing steps, drum-buffer-rope, throughput accounting, critical chain, and policy constraints. Use when sequencing by bottleneck.
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Writes and reorganizes docs-as-code for software repos. Use when updating READMEs, runbooks, onboarding docs, API references, or agent instruction files.
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Designs and tests distributed-system resilience. Use when adding retries, deadlines, hedging, circuit breakers, overload protection, chaos experiments, or SLO reliability gates.
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Tests whether changes caused a metric move without a clean A/B test: DiD, synthetic control, IV, RDD. Use when asking did a launch cause lift.
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Network-science primitives: centrality, influence seeding, communities, contagion vs homophily, GNN failures. Use when seeding a referral campaign or finding critical graph nodes.
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Sizes queues and worker pools. Use when estimating Kingman G/G/1 mean waiting time, Erlang or Little's Law sizing, p99 under load, retry storms, worker counts.
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Writes implementation plans before coding: phases, plan files, specs, definition of done. Use when planning a multi-step feature or breaking a large refactor into phases.
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PID/MPC/Kalman/anti-windup control primitives for feedback loops. Use when an autoscaler flaps, a controller overshoots after saturation, or budget pacing overspends at peak.
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Evaluates neuromarketing studies and neural-data law. Use when judging EEG, fMRI, eye-tracking, or GSR ad study or vendor, or if signals are regulated neural data.
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Builds QA harnesses and agent evals. Use when evaluating tool, trace, red-team, regression, multi-agent, or carried-workspace coding trajectories. Not for metric design (ai-evals).
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Formulates LP, MILP, CP-SAT models; diagnoses infeasibility and gaps. Use when a MILP is infeasible, shifts need scheduling under capacity, or choosing a solver.
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Game-theory primitives for divergent incentives: Nash equilibrium, auctions, mechanism design, collusion, bargaining, reputation. Use when modeling strategic play.
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Creates Godot games from empty project to exported build. Use when starting, building, validating, or shipping a Godot 2D/3D game or app.
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16 evidence-graded behavioral-economics primitives. Use when asking will this nudge work, is a pricing decoy or dark pattern lawful, or what effect size to expect.
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Tests API contracts for REST, GraphQL, gRPC, AsyncAPI, and webhooks. Use when adding schema validation or breaking-change gates (Pact, can-i-deploy, oasdiff, buf); not API design.
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Writes PRDs and specs optimized for coding assistants. Use when authoring requirements or project context for Claude Code, Cursor, Copilot, or Codex.
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Guides incident response from detection through postmortem. Use when designing on-call runbooks, triaging production incidents, writing status updates, or improving MTTD and MTTR.
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