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概要と使いどころ
Test-driven development with red-green-refactor loop. Use when user wants to build features or fix bugs using TDD, mentions "red-green-refactor", wants integration tests, or asks for test-first development.
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Disciplined diagnosis loop for hard bugs and performance regressions. Reproduce → minimise → hypothesise → instrument → fix → regression-test. Use when user says "diagnose this" / "debug this", reports a bug, says something is broken/throwing/failing, or describes a performance regression.
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Turns approved AC/SRS into an executable test plan (scenarios, seed, selector gaps) for the test-loop workflow. Use for independent test-plan generation from stable requirements.
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Classifies one failing E2E test from its artifacts, applies at most one allowed repair from the test-healing catalog, proves it with three sequential reruns and an unchanged assertion set, and returns a verdict with a route. Use per failure inside test-loop; never for production code changes.
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Measures whether an automation suite builds release confidence via feedback-loop length, suite reliability, release cadence, and production escape rate, and emits a release_confidence verdict. Use when judging suite value, ROI, or pre-release trust; not for writing or healing tests.
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Write correct async Python runtime code with explicit blocking-I/O boundaries, cancellation, and timeout handling. Use when editing `asyncio` workflows, background loops, async services, or mixed sync/async integrations.
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Append a learning entry to AGENTS_LEARNING.md when an AI agent makes a mistake. Auto-activates after a pre-write audit auto-fix, a retrospective correction loop, or a mid-session user correction. Use when: mistake, wrong, correction, my bad, agent error, learning log.
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Iterative skill tuning via execute-evaluate-improve feedback loop. Uses maestro delegate Claude to execute skill, Agy to evaluate quality, and Agent to apply improvements. Iterates until quality threshold or max iterations. Triggers on "skill iter tune", "iterative skill tuning", "tune skill".
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Unified entry for all development intents — classify intent, assess complexity, route to the correct execution channel: /maestro-companion (lightweight), standard single run, or /maestro and /maestro-ralph (multi-step manual/orchestrated). Pure router, never runs execution loops itself
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Closed-loop policy over the canonical Session/Run chain
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Unified team skill for testing team. Progressive test coverage through Generator-Critic loops, shared memory, and dynamic layer selection. Triggers on "team testing".
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Verify Elixir/Phoenix changes — compile, format, and test in one loop. Use after implementation, before PRs, or after fixing bugs.
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Verify Elixir/Phoenix changes — compile, format, and test in one loop. Use after implementation, before PRs…
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Fix Elixir/Phoenix code until Codex CLI review comes back clean; Use when codex is installed and you want an external…
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Verify Elixir/Phoenix changes — compile, format, and test in one loop. Use after implementation, before PRs, or after fixing bugs.
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Detect N+1 query anti-patterns specifically — Repo calls inside Enum/for loops, missing preloads on associations. Use when N+1 is explicitly suspected, NOT for unrelated Ecto questions or wider database performance.
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Detect N+1 query anti-patterns specifically — Repo calls inside Enum/for loops, missing preloads on associations. Use when N+1 is explicitly suspected, NOT for unrelated Ecto questions or wider database performance.
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Comprehensive verification system covering build, types, lint, tests, security, and diff review before a PR.
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Verification loop for Spring Boot projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, and diff review before release or PR.
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Pyxel retro game engine patterns - pixel art, game loops, sprite/tilemap, MML audio, resource management, and web deployment
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Growth engineering - PLG, referral, viral loops, onboarding optimization.
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Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
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Builds AI chat interfaces and conversational UI with streaming responses, context management, and multi-modal support. Use when creating ChatGPT-style interfaces, AI assistants, code copilots, or conversational agents. Handles streaming text, token limits, regeneration, feedback loops, tool usage visualization, and AI-specific error patterns. Provides battle-tested components from leading AI products with accessibility and performance built in.
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Precision-first adversarial bug hunting for runtime, logic, data, concurrency, and security defects. Uses deterministic risk triage, evidence-bounded retrieval, Hunter/Skeptic/Referee review, optional hybrid verification, and explicit immutable Fixer scope. Scan-only and single-pass by default; complete-coverage loops, edits, autonomous fixes, and commits each require explicit intent. Use for code review, security audits, regression hunting, PR review, and evidence-backed remediation planning in skills-capable coding agents.
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