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概要と使いどころ
Apply the Fable-derived 10-stage OBSERVE, OBSERVE, LISTEN, THINK, CONNECT, CONNECT, FEEL, ACCEPT, CREATE, GROW loop to consequential or ambiguous reasoning and decisions. Use for think this through, deep think, architecture review, postmortem, tradeoff analysis, or challenges to assumptions. This is a reasoning review, not a deterministic vault health check or repair workflow.
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Provides guidance for automatically evolving and optimizing AI agents across any domain using LLM-driven evolution algorithms. Use when building self-improving agents, optimizing agent prompts and skills against benchmarks, or implementing automated agent evaluation loops.
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Battle-tested PyTorch training recipes for all domains — LLMs, vision, diffusion, medical imaging, protein/drug discovery, spatial omics, genomics. Covers training loops, optimizer selection (AdamW, Muon), LR scheduling, mixed precision, debugging, and systematic experimentation. Use when training or fine-tuning neural networks, debugging loss spikes or OOM, choosing architectures, or optimizing GPU throughput.
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High-level PyTorch framework with Trainer class, automatic distributed training (DDP/FSDP/DeepSpeed), callbacks system, and minimal boilerplate. Scales from laptop to supercomputer with same code. Use when you want clean training loops with built-in best practices.
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Scan package manifests and lockfiles for outdated and vulnerable dependencies. Classify by severity and update type.
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Classify CI failures — distinguish clear regressions from infra flakes and security-test failures. Produces structured failure reports.
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Produce the smallest possible code change that fixes a specific, well-scoped issue (CI failure, reviewer comment, typo). Use only when the fix target is explicit. Never refactor unrelated code.
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Scan open issues and discussions. Dedupe, prioritize, and propose labels. Updates issue-triage-state.md. L1 propose-only — never auto-label or close.
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Takes a structured list of changes from changelog-scan and produces a clean, categorized, user-facing release notes draft. Follows project voice and conventions. Never publishes — only proposes a draft file or section.
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Scan merged PRs and commits since a given reference, extract titles, labels, types, and signals. Produces structured input for release notes drafting.
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Scan recent merges to main for tech debt, TODOs, debug code, and small cleanup opportunities. Produces a prioritized fix list.
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Scan open issues and discussions, deduplicate, prioritize, and propose labels. Provides a clean actionable queue.
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Scan recent merges/PRs/commits for release note content. Structured output for drafter.
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Generate categorized release notes draft from scan data. Human must approve before publish.
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Turn changelog-scan output into polished, categorized release notes draft. Propose only.
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Scan recent merges and commits since last release for changelog content.
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Watch open PRs, check CI status, review staleness, merge conflicts, and unanswered review comments. Produces a prioritized watchlist.
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Use when validating or debugging a workflow in the embedded browser and you need a reproducible, evidence-first loop.
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Use when working in the embedded browser and you want the cheapest reliable interaction loop.
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Verify the Omnigent CLI's setup/onboarding flow, terminal UI/UX, and critical user journeys in a completely isolated, reproducible loop. Drives the real `omnigent` binary through a PTY (pexpect) inside a throwaway OMNIGENT_CONFIG_HOME / OMNIGENT_DATA_DIR sandbox that never touches the user's real ~/.omnigent, captures ANSI-stripped frames for UX inspection, and proves a change is verifiable via a before→fix→after baseline diff. Load when developing or reviewing a CLI setup/onboarding/REPL/picker change (omnigent/cli.py, omnigent/onboarding/*, omnigent/repl/*, scripts/install_oss.sh), reproducing a cold-start/first-run UX bug, or confirming a fix actually lands. Several agents can run it concurrently on separate worktrees.
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Verify an implementer's diff with an INDEPENDENT, different-vendor sub-agent (diff plus contract only); turn blocking issues into fix-tasks and loop until clean.
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Create detailed phase plan (PLAN.md) with verification loop
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Audit paid-ad landing pages for message match, mobile experience, performance, accessibility, trust, forms, consent, tracking, security, and conversion friction. Use for landing-page audit, post-click experience, LP audit, conversion-rate optimization, form optimization, ad-to-page message match, redirects, blocked navigation, or requests involving private, loopback, link-local, or metadata IP destinations.
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可循环 CSS 动效组合: 旋转环、地球仪、计时器、视差标签
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