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概要と使いどころ
Guides incident response from detection through postmortem. Use when designing on-call runbooks, triaging production incidents, writing status updates, or improving MTTD and MTTR.
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Builds production AI bots with Python for support, sales, and custom domains. Use when designing conversation flows, personas, escalation, or LangGraph state.
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Prompt engineering for production LLMs — structured outputs, evals, RAG, tool workflows, multimodal prompting, and safety. Use when designing, debugging, or shipping prompts.
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Builds production voice bots and IVR with Python STT/TTS pipelines. Use when designing telephony, streaming audio, latency budgets, or voice quality monitoring.
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Use when reviewing PlainTab architecture, looking for refactoring opportunities, reducing coupling, improving testability, or making modules easier for agents to understand without redesigning stable behavior.
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Designing regex, parsers, and DSLs for grammar authoring and ReDoS-safe regex. Not for REST APIs (Gateway) or DB schemas (Schema).
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Designing GitHub Actions workflows in depth: trigger strategy, security hardening, performance optimization, PR automation, and Reusable Workflow design.
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Designing a repository's operating layer — which project-local skills, recipes, and orchestration workflows it needs, as one system. Not for a single skill body (Sigil) or runtime routing (Nexus).
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Designing scheduling and time-aware logic for cron, timezone/DST, retry/backoff, and business-calendar systems. Use when schedule design is needed.
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Designing LLM-optimized folder structures: audits and restructures directories for context efficiency, progressive disclosure, and prompt cache performance. Not for general repo structure (Grove).
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Designing a repository's project-local operating layer and generating its skills, recipes, workflows, and routing map. Not for global ecosystem agents (Architect) or runtime execution (Nexus).
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Designing search engines and vector DBs for full-text, vector, and hybrid retrieval, including permission-aware retrieval for multi-tenant or per-role corpora. Use for search design, index optimization, the RAG retrieval layer, or deciding where ACL filtering belongs in the query path.
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Designing workflows and state machines. Use when state transition design, invalid transition detection, Saga patterns, or approval flow design is needed.
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Designing database schemas, migrations, and multi-tenant architecture: RLS, tenant routing, provisioning, quotas, and isolation. Not for query-plan tuning (Tuner).
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Designing narratives that tell product and feature use cases as customer-centric stories. Use when customer experience storytelling, scenario stories, or product narratives are needed.
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Generating slides via Marp, reveal.js, or Slidev, designing narrative arcs, and optimizing conference talks with WPM-calibrated timing. Use when creating or pacing presentations.
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Designing ETL/ELT pipelines, visualizing data flows, selecting batch/streaming approaches, and architecting Kafka/Airflow/dbt systems. Use when building data pipelines or managing data quality.
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Designing retention strategy, re-engagement, and churn prevention: retention analysis frameworks, re-engagement triggers, gamification, habit formation, and loyalty programs.
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Designing web-to-iOS/Android porting strategy: feature parity matrices, native architecture maps, phased Strangler-Fig roadmaps. Not for same-language migration (Shift) or native impl (Native).
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Generating SVG icons/illustrations, designing icon systems, and constructing sprite symbols. Use when vector assets are needed.
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Designing new skill agents via gap analysis, overlap detection, SKILL.md + reference generation, and Nexus integration. Not for task orchestration (Nexus) or format-only audits (Gauge).
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Auditing AI CLI configs and designing, configuring, or debugging Claude Code hooks. Use for Codex/agy/Claude Code config reviews, hook lifecycle automation, quality gates, or MCP governance.
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Designing and evaluating AI/ML systems: prompt engineering, RAG design, LLM application patterns, AI safety, evaluation frameworks, MLOps, cost optimization. Use for AI pipelines or eval harnesses.
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Designing red team attack scenarios, threat models, MITRE ATT&CK/OWASP application, Purple Team exercises, and AI/LLM red teaming. Use when adversarial security validation is needed.
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