「cody」の検索結果

Use when you need visual QA, screenshots, or post-deploy smoke testing through a real browser with Playwright.

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Ultimate UI/UX design intelligence: an Anti-Slop layer that kills AI tells (em-dash, AI purple glow, generic names, template layouts), tunable Design Dials (variance/motion/density) and Style Modes (functional, minimalist, brutalist, soft-premium, marketing), 161 industry color palettes in a shadcn-aligned semantic token schema, 48 UX Laws, 37 Design Tests, UX Heuristics (Nielsen + Krug), Harvester extraction, Figma & Google Stitch integration, MCP server, Component Generator, and BM25 search across 17 domains + 19 framework stacks. One command = complete design system. Use when designing or reviewing UI/UX, choosing colors/typography, fixing generic AI-looking designs, or building Web App / SaaS / Mobile screens.

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Use to run the full sprint pipeline: brainstorm → plan → design → tdd → build → review → qa → security → ship → monitor → retro.

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Use when setting up deployment infrastructure or enforcing a gated release path. Routes to deploy gates, setup, or rollback based on the current deployment stage.

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Turn any website into an audio-enabled experience. Covers TTS reading mode (SpeechSynthesis API), pre-recorded MP3 audio player, and Voice CRO trigger system. Zero dependencies, works on any static or dynamic site. Use when adding read-aloud, audio player, or voice-based conversion features.

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Sync high-value dev knowledge (skills, decisions, lessons) into Google NotebookLM for cloud recall, podcasts, and flashcards. Pairs with Dockit/deep-search. Use for NotebookLM, nlm, knowledge base, skill sync, or cross-machine AI memory.

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Use when you need to interact with the MCP engineering bridge tools (cm_plan, cm_review, cm_qa, cm_deploy, cm_search).

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Customer discovery framework using Jobs-To-Be-Done theory — uncover the functional, social, and emotional jobs customers hire products to do. Produces JTBD canvases with job statements, outcome metrics, and competing solutions. Use alongside cm-brainstorm-idea for evidence-based product decisions.

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Use when you need to check if a destructive command is blocked or run guardian freeze checks.

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Bottom-sheet and popup growth system: booking CTAs, calendars, lead capture, surveys, re-engagement, with CRO tracking hooks. Zero-deps; works static or dynamic sites. Works with cm-booking-calendar, cm-ads-tracker, cm-google-form, cm-readit, cm-ux-master.

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Google App Script form-to-sheet integration with auto-retry, toast notifications, and Zalo/contact fallback. Reusable across any static website.

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Knowledge systematization engine — analyze codebases, generate Personas, JTBD, Process Flows, technical docs, SOP user guides, API references. Output as Markdown or VitePress Premium. SEO-optimized, AI/LLM-readable. One scan = complete knowledge base.

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Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes

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Audit websites and landing pages for conversion issues and design evidence-based A/B tests. Use when the user mentions "landing page isn't converting", "conversion rate", "A/B test", "why visitors leave", or "objection handling". Covers funnel mapping, persuasion assets, and objection/counter-objection frameworks. For overall marketing strategy, see one-page-marketing. For usability issues, see ux-heuristics.

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Self-learning SEO content pipeline: dashboard, multi-agent queue, token budgets, research → write → audit → publish. StoryBrand/Cialdini/JTBD-style frameworks; config-driven. Use for content factory, batch articles, or scaled publishing.

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Unified code intelligence — routes to Skeleton Index, CodeGraph, Architecture Diagram, or Smart Context Builder based on task shape. Loads deep refs on demand.

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Use when implementing any feature or bugfix. Routes to the core Red-Green-Refactor loop, test quality guidance, rationalization handling, examples, or stuck-state recovery.

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Progressive Disclosure skill index — efficient skill loading in 3 layers. Layer 1 (index, ~100 tokens) always loaded. Layer 2 (summary, ~300 tokens) loaded on context need. Layer 3 (full SKILL.md) loaded on execution only.

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Skill Chain Engine — compose skills into automated pipelines. One task triggers multi-skill workflows with progress tracking, auto-detection, and step management.

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Use at end of sprint to append operational learnings as structured JSONL to the project retro log.

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Use before any deployment or completion claim. Enforces test gates, evidence-based verification, and frontend safety checks. No deploy without passing. No claims without evidence.

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Bootstrap any new project: identity, design system, staging+production, i18n, SEO, test infrastructure, 8-gate deploy pipeline. Prevents tech debt from day 0.

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Optional power-up — detects oversized codebases/docs and suggests tobi/qmd for local semantic search. Bridges cm-continuity (working memory) with long-term document retrieval. Zero-config detection, non-intrusive suggestion.

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Working memory protocol — routes to session protocol, memory audit, MCP/URI integration, or storage details based on the current need. Keeps default continuity usage cheap.

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