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概要と使いどころ
Create, inspect, analyze, and edit spreadsheets (`.xlsx`, `.xlsm`, `.csv`, `.tsv`) with local code execution. Use for formulas, formatting, charts, validation, financial models, and spreadsheet deliverables.
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Use for AI image, video, audio, or 3D generation/editing. Prefer configured media tools when present, estimate cost before running a paid model, and keep provider credentials in the user's environment or provider configuration.
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Use when working with SQLAlchemy 2.0 in Python - declarative models, queries, sessions, async engines, Alembic migrations, relationship loading strategies, N+1 detection, pool exhaustion, or 2.0 migration
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Use when building Django REST APIs with TurboDRF - model Meta configuration, role-based and field-level permissions, multi-tenant predicates, router wiring, management commands, settings, or troubleshooting
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Use when testing Django applications with pytest - TDD workflow, pytest-django setup, factory_boy and model-bakery fixtures, DRF API testing, mocking and patching, integration tests, mutation testing with mutmut, or coverage
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Use when implementing PyQt/PySide6 dialogs - standard dialogs (QFileDialog, QMessageBox, QInputDialog, QColorDialog, QFontDialog), custom QDialog patterns, modal vs modeless dialogs, input validation, Qt 6 dialog APIs
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Use when testing PyQt/PySide6 applications with pytest-qt - qtbot fixture, signal/wait patterns, mouse/keyboard simulation, dialog testing, model/view testing, threaded code testing, or manual debugging techniques
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Use when developing desktop applications with Qt in C++ - CMake setup, signals and slots, QThread and QtConcurrent, QML integration, model/view programming, Qt5 to Qt6 migration, or windeployqt/macdeployqt/linuxdeployqt deployment
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Establish project thesis before first code. Infer product type from domain/folder/README. Identify users, business model, pSEO strategy, AI-native dev approach. Maintain PROJECT_BRIEF.md as source of truth.
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Captures and evolves user preferences with confidence levels. Maintains Voice of the Customer model with exact language, dissatisfaction and aspiration signals. Handles promotion/demotion, global vs project scoping, auto memory system, and Omi wearable data integration.
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Use when introducing, reviewing, or renaming a top-level type, table, or domain concept; or choosing where state lives (in-memory vs persistent)
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Playwright E2E testing patterns - test structure, Page Object Model, locator strategies, assertions, network mocking, visual regression, parallel execution, fixtures, and configuration
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WatermelonDB reactive local database for React Native - schema, models, decorators, reactive queries, relations, writers/readers, batch operations, migrations, sync
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AI integration review patterns. Use when reviewing model API calls, prompt construction, LLM output handling, RAG pipelines, and tool-calling code. Covers prompt-injection call-chain tracing, output validation, token budgets, retry/timeout handling, streaming, and key/PII exposure.
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Tauri 2.x deny-by-default security model, capabilities, permissions, scopes, ACL
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Testing and evaluation framework for LLM prompts and applications -- promptfooconfig.yaml, assertions, model-graded evals, red teaming, CI/CD integration, custom providers, and comparative evaluation
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LangChain.js patterns for building LLM applications — chat models, LCEL chains, prompt templates, structured output, agents, tools, RAG, streaming, and LangSmith tracing
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Sequelize ORM, model definitions, associations, queries, transactions, migrations
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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization
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Official Cohere TypeScript SDK patterns -- CohereClientV2, chat, embeddings, rerank, RAG with citations, tool use, streaming, and model selection
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SurrealDB multi-model database - SurrealQL queries, record links, graph relations, live queries, schema definitions, authentication, TypeScript SDK
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Replicate SDK patterns for TypeScript/Node.js -- client setup, predictions, streaming, webhooks, file handling, model versioning, deployments, and training
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LiteLLM proxy server setup, TypeScript client patterns via OpenAI SDK, model routing, fallbacks, load balancing, spend tracking, virtual keys, and production deployment
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Local LLM inference with the Ollama JavaScript client -- chat, streaming, tool calling, vision, embeddings, structured output, model management, and OpenAI-compatible endpoint
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