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概要と使いどころ
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".
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End-to-end eval-suite orchestration with the `eval` command: run -> grade -> compare -> calibrate, using strict JSON contracts and schema discovery.
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Turn a ready-to-spec queue item into an approved plan through explicit human gates. Use when an item needs scope decided before code exists, when planning a feature, or before starting a migration. Runs interactively - not for unattended routines.
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Main application building orchestrator. Creates full-stack applications from natural language requests. Determines project type, selects tech stack, coordinates agents.
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Designs event-driven architectures, webhook systems, API chaining flows, ETL pipelines, and integration patterns between services.
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Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Use when writing, reviewing, or refactoring code to avoid overcomplication, make surgical changes, surface assumptions, and define verifiabl
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Create "[Competitor] alternative" and comparison pages for developer tools. Build honest, high-converting comparison content that ranks for competitive search terms.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.
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Orchestrate AI/ML pipelines for data ingestion, model training, batch inference, and RAG indexing using Prefect, Airflow, or Dagster.
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Overview of six AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and p
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Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or
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Handles containerization, CI/CD pipelines, and deployment setup.
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Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review,
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Use when an agent workflow needs deterministic recovery evidence for sandbox, MCP/tool, worker, checkpoint, memory, or orchestration failures.
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Reviews code for objective correctness, security, and reliability.
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Usar al iniciar o mejorar un proyecto de IA: diagnostica código y restricciones, propone skills existentes y redacta tareas y un plan de implementación en español.
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Usar tras definir el sector de un proyecto: prepara un dossier en español con contexto, normas aplicables, patrones UX y riesgos, distinguiendo fuentes verificadas de hipótesis.
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Use when building or debugging web 3D scenes, product configurators or portfolios with Three.js, React Three Fiber or Spline; review assets, loading, controls, fallbacks and performance.
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Create, iterate, and scale paid ad creative for Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok, and similar platforms. Use when generating headlines, descriptions, primary text, or large sets of ad variations for
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Triage acc's open promises and close them with honest real-world verdicts via acc_act(runtime="outcome").
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Use when the user asks to "generate subject line variants", "pre-score my subject lines", or "will this subject get truncated / trigger spam filters"; produces a labeled subject + preheader variant set and a per-variant heuristic pre-score card — spam-trigger flags, length/truncation across desktop + mobile, emoji-count, and the inbox preview render (from-name + subject + preheader) — before any test is run. Not for the body copy or CTA — use email-creative-builder; not for the A/B test design or significance read — use send-experiment-designer; not for the profile-weighted EQS or the S1/S2/N1/D1 vetoes — use email-quality-auditor. 邮件主题行生成/主题行预打分/截断与垃圾词检查
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Use when the user asks to "codify how our founder sounds", "build a founder voice dossier", or "set our content pillars"; runs an 80%-extraction interview over the user's OWN posts, emails, and decks (never competitor scraping, never an invented persona) and produces the versioned voice record — a per-platform register map (incl. 小红书/微信公众号), banned phrases, per-context disclosure lines (the ECHO C2 upstream), a few-shot bank built exclusively from own posts, and 3-5 content pillars with Estimated %-allocations — submitted via memory/events/channels.ndjson for channel-registry to store as voice-dossier.md, the record every Craft-phase skill reads first. Not for the brand-level voice canon — use brand-language-codifier; not for audience/persona research — use audience-mapper. 声音档案/品牌语气/创始人语气/内容支柱/披露声明
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Use when the user asks to "build our social posting calendar", "set weekly slots and queue depth per channel", or "plan the evergreen recycle rotation"; produces the always-on brand calendar — pillar allocation with hero/hub/help balance and give:ask targets (all labeled Estimated starting heuristics to calibrate against own analytics, never scored rules), per-channel recurring slots with queue depth, a batching workflow, an evergreen recycle cycle with freshness re-checks, deliberate open slots for realtime/trend moments fed by trend-spotter go/skip verdicts, and first-comment/publish-order ops — cadence commitments filed to the channel registry, and no batch ships to the queue without a SHIP verdict from social-quality-auditor pre-publish mode. Not for repurposing an existing asset or the paid-amplification calendar — use content-amplifier. 社媒排期/内容日历/栏目配比/常青循环复用
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