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概要と使いどころ
Validates defensive controls with paired authorized action and observation evidence, distinguishing blocked, prevented, detected, responded, and telemetry-gap outcomes. Use for purple-team validation design or offline fixture review; not unsanctioned testing or production efficacy claims.
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Probe for hardcoded secrets, injection surfaces, unguarded routes, business logic flaws, and platform-specific weaknesses across backend (Node, Go, Java, Python, Rust), frontend (React, Angular, Vue), and mobile (iOS, Android, Flutter) codebases. Use when performing security audits, vulnerability scans, secrets detection, or penetration testing.
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Initialize project with auto state detection
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Use when the user asks which /phx-* command fits a task (review, plan, debug, test) or how two commands differ. Checks plans and git state, then recommends from the routing table. Not for bare /help, a tour, or ambiguous requests (intent-detection).
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Route ambiguous or mixed Phoenix/LiveView/Ecto requests; Use when user is unsure where to start/how to approach work…
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Use when the user asks which phx-* command fits a task (review, plan, debug, test) or how two commands differ. Checks plans and git state, then recommends from the routing table. Not for bare /help, a tour, or ambiguous requests (intent-detection).
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Route ambiguous or mixed Phoenix/LiveView/Ecto requests before choosing a workflow. Use when user is unsure where to start/how to approach work, asks for the right workflow, or combines intents such as fixing and refactoring. NOT for a clear task.
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Use when the user asks which /phx: command fits a task (review, plan, debug, test) or how two commands differ. Checks plans and git state, then recommends from the routing table. Not for bare /help, a tour, or ambiguous requests (intent-detection).
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Creates custom Semgrep rules for detecting security vulnerabilities, bug patterns, and code patterns. Use when writing Semgrep rules or building custom static analysis detections.
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Train object-detection, image-classification, or SAM segmentation models on Hugging Face Jobs. Use for vision fine-tuning and evaluation; use huggingface-llm-trainer for language models.
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Code comment accuracy verification, documentation completeness assessment, comment rot detection.
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General code quality review — project guideline compliance, bug detection, code quality analysis.
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Error handling review — silent failure detection, catch block analysis, error logging.
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Use whenever the user asks to "humanize", "make this sound more human", "rewrite to avoid AI detection", "make this less AI-sounding", "add a human voice", or "write like a person". Also use when the user pastes text and asks why it reads as robotic, generic, flat, or AI-like, or when generating new text in a register where AI tells (em dashes, semicolons, hedges, banned vocabulary like "delve", "leverage", "robust") would damage credibility.
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Claude Code session analysis, tool call patterns, efficiency metrics, and anti-pattern detection
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Security audit workflow - OWASP Top 10, input validation, auth, secret detection, vulnerability scan
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Security scan, dead code detection, and code quality audit for any project
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Dependency graph visualization, circular dependency detection, CVE scanning, and license compliance
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TOCTOU prevention, distributed locking, idempotency keys, race condition detection for Node.js and serverless environments.
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API versioning strategies, breaking change detection, deprecation lifecycle, and migration guides
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When validating system performance under load, identifying bottlenecks through profiling, or optimizing application responsiveness. Covers load testing (k6, Locust), profiling (CPU, memory, I/O), and optimization strategies (caching, query optimization, Core Web Vitals). Use for capacity planning, regression detection, and establishing performance SLOs.
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Graph database implementation for relationship-heavy data models. Use when building social networks, recommendation engines, knowledge graphs, or fraud detection. Covers Neo4j (primary), ArangoDB, Amazon Neptune, Cypher query patterns, and graph data modeling.
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Guide incident response from detection to post-mortem using SRE principles, severity classification, on-call management, blameless culture, and communication protocols. Use when setting up incident processes, designing escalation policies, or conducting post-mortems.
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Implement GitOps continuous delivery for Kubernetes using ArgoCD or Flux. Use for automated deployments with Git as single source of truth, pull-based delivery, drift detection, multi-cluster management, and progressive rollouts.
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