「implementation」の検索結果

Use when implementation is complete, all tests pass, and you need to decide how to integrate the work

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You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.

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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code

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Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints

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Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session

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Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - ensures an isolated workspace exists via native tools or git worktree fallback

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Diagnose a stated code, JAX, Marin, Iris, Zephyr, or TPU fault or startup/performance regression; do not activate for ordinary implementation or optimization without a symptom.

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Use only when a change is ready to commit, push, or open or update its pull request; do not activate during implementation.

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Add or change a named Pallas/Mosaic kernel, including its reference implementation, correctness tests, wrapper, or requested tuning.

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Generate JSON-LD structured data markup for rich results in Google Search. Supports FAQ, HowTo, Article, Product, LocalBusiness, and multi-type schemas. Validates against Google requirements and provides implementation guidance. Use when asked to "add schema markup", "generate structured data", "JSON-LD", "rich snippets", "FAQ schema", "product markup", "add structured data to my page", "how to get rich snippets", or any structured data task.

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Cross-model second opinion from Google Gemini — a different AI reviewing the same changes, with deep Google ecosystem knowledge. Three modes: review (pass/fail gate for Google Ads campaigns, SEO metadata, or code), challenge (adversarial stress-test that tries to break your changes), and consult (open Q&A with Gemini on Google Ads strategy, SEO best practices, or implementation questions). Use when the user says "gemini review", "ask gemini", "gemini challenge", "second opinion from gemini", "consult gemini", "stress test with gemini", "what would gemini say", "cross-model review", or "get another opinion". Voice aliases: "gem", "gemini check". Especially useful for Google Ads changes, SEO metadata updates, campaign structure decisions, keyword strategies, and bid/budget changes — Gemini has native Google ecosystem knowledge that complements Claude's analysis.

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Check reference SDK implementations using btca ask

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Planning agent that creates implementation plans and handoffs from conversation context

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Implementation agent that executes a single task and creates handoff on completion

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Prepare a local PR title, description, and branch suggestion when requested or after eligible implementation work.

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Choose supported scope and compatibility boundaries for SDK behavior changes; revisit when feedback changes the design.

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Audit or update authored English SDK documentation within a requested topic or diff using implementation evidence.

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Post-implementation gate review: run manual QA on the real surface yourself, then launch ONE gate reviewer (never a panel) to audit goal, constraints, code quality, security, missed context, and QA evidence. Use before a PR handoff or when the user explicitly asks to review completed work.

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Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session

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Break down implementation plans into actionable task lists. Use after planning to create a structured task breakdown. Generates tasks.md with ordered, dependency-aware tasks.

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Production-ready reinforcement learning algorithms (PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG, A2C) with scikit-learn-like API. Use for standard RL experiments, quick prototyping, and well-documented algorithm implementations. Best for single-agent RL with Gymnasium environments. For high-performance parallel training, multi-agent systems, or custom vectorized environments, use pufferlib instead.

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Completion-evidence route used before claiming work is complete, fixed, passing, committed, or PR-ready. Requires fresh verification output before success claims. Do not use for root-cause debugging, TDD implementation, test-report packaging, or review-feedback triage.

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Perform cross-artifact consistency analysis across spec.md, plan.md, and tasks.md. Use after task generation to identify gaps, duplications, and inconsistencies before implementation.

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Prepare and request a code review after implementation or before merge by assembling scope, requirements, git range, and reviewer instructions.

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