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概要と使いどころ
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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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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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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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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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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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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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…
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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, 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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Run a tutorial-specific quality gate and write a PASS/FAIL report for the final tutorial deliverable.
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Score an existing reader-facing deliverable and emit a deterministic PASS/FAIL scorecard plus bounded repair plan; use after synthesis, not to rewrite content.
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Use when a tutorial module plan exists but each module still needs a verifiable teaching loop.
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Build a final, machine-readable argument snapshot from current H3 sections and refresh section fingerprints before merge.
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