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概要と使いどころ
Turns client wins into structured case studies in multiple formats. Gathers before/after metrics, structures as Problem-Solution-Results, and outputs landing page copy, one-pager, social snippets, and email insert.
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End-of-day response check and pipeline update. Run at 6 PM via cron. Checks all channels for replies via Chrome DevTools MCP + Zoho MCP, updates lead statuses, pauses cadence for responded leads, sends EOD report via Telegram.
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Builds a hyperpersonalization packet for each lead by chaining company-researcher, cro-auditor, and person-researcher. The packet feeds into message-generator for Tier 3 personalized outreach.
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Search the web for companies showing buying signals matching the agency ICP. Enforces 75/25 geo split and 20 gig + 5 company daily targets.
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Revenue forecast from pipeline data with stage-weighted probability and sensitivity analysis
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Generates detailed design briefs for social media creative assets. Covers image specs per platform, copy overlay text, color palette, and format specs for stories, carousels, singles, and reel covers.
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Generates video production plans including shot lists, scripts, B-roll suggestions, music mood, thumbnail concepts, and platform-specific specs for reels, YouTube, and video ads.
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Generates full long-form content: whitepapers, eBooks, research reports, and pillar pages. Takes a content brief and produces 2000-5000 word drafts with sections, data points, and CTAs.
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Generate presentation slides as self-contained HTML files with brand-consistent styling
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Find phone numbers for decision makers via Lemlist using Chrome DevTools MCP. Takes LinkedIn profile URLs and returns phone numbers where available.
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Deep technical SEO audit covering Core Web Vitals, crawlability, indexation, structured data, canonical/hreflang, redirect chains, and site architecture. Complements seo-auditor which focuses on on-page/off-page factors.
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Audit a website for CRO issues and AI automation opportunities, returning actionable findings with outreach hooks
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Generate validated JSON-LD structured data markup for any page type
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Multi-channel personalized message generation with 3 tiers of personalization
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ScepticAgent internal architecture reference. Use whenever the user asks how the extension works, wants to add a new AI provider, add a new highlight category, debug communication between components, understand the agent loop or streaming, or work with provider routing and the Gemini CORS proxy.
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Use when you need to visually interact with a GUI — test buttons, fill forms, verify visual layouts, fuzz web pages, automate user flows, take screenshots, or perform end-to-end QA on any application. Works on cloud VMs, Docker containers, local machines, and sandboxes. Install: pip install cua.
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Pre-PR code review checklist for this repo. Plan alignment, security gates, layering, dead code, API-surface completeness. Used by the code-reviewer agent.
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Supabase Postgres + Storage + Auth operations from FastAPI — service-role client, RLS-aware queries, additive SQL migrations under backend/db/migrations, the create_order RPC, and the product-images bucket. Use when adding tables/columns, writing queries, calling RPCs, or working with Storage.
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Integrate with the FastAPI backend through the typed wrapper in frontend/lib/api.ts, attach Supabase JWTs for admin calls, and handle errors via ApiError. Use when adding/modifying API calls or wiring auth.
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Vitest + React Testing Library patterns for the Next.js 15 frontend. Co-located component tests, mocking lib/api.ts, testing Server Components, CartProvider harness. Use when writing or reviewing *.test.ts(x) files in frontend/.
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Drive Chrome via the claude-in-chrome MCP to exercise plan.md::Verify steps for a shipped feature. Loads deferred MCP tool schemas, asserts console/network cleanliness, records a GIF for the PR. Used by the browser-verifier agent.
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pytest + httpx + TestClient patterns for the FastAPI backend. Dependency overrides for auth, FakeSupabase mocking, HTTPException assertions. Use when writing or reviewing backend/tests/test_*.py.
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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.
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Review a Python solution against a markdown spec, run it, and report bugs.
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