Use when synthesizing perf findings into evidence-backed recommendations and decisions.
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概要と使いどころ
Use when synthesizing perf findings into evidence-backed recommendations and decisions.
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Use for 'why does X work this way', 'why we picked Y', design rationale, regressions, postmortems, or data-backed thresholds. Discovers available MCPs and queries each evidence category (source control, issue tracker, long-form docs, real-time chat, infrastructure observability, error tracking, product analytics warehouse) in parallel, then returns a cited read on decisions and tradeoffs. Use how for runtime behavior.
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Design an auditable playbook when no narrower one fits: a large migration, an ambitious multi-part change, or work a human reviews after stepping away. Scales rigor to the task, runs a hypothesis loop, and logs decisions. Use for /figure-it-out or 'figure it out'.
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Apply when facing a novel UI interaction or architectural decision with no precedent in the codebase. Build 2-3 competing prototypes and compare side by side before committing.
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Use when evaluating crypto decisions through a Cobie-style cycle filter: common-sense risk, narrative traps, leverage humility, and avoiding obvious stupid trades.
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Use when evaluating a decision through Charlie Munger-style mental models: inversion, incentives, quality filters, multidisciplinary reasoning, and concentrated judgment.
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Interrogate the brief before a line is built — ask only the questions whose answers change the work, and put every unasked decision on the record as a stated assumption.
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World-class data science skill for statistical modeling, experimentation, causal inference, and advanced analytics. Expertise in Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), R, SQL, statistical methods, A/B testing, time series, and business intelligence. Includes experiment design, feature engineering, model evaluation, and stakeholder communication. Use when designing experiments, building predictive models, performing causal analysis, or driving data-driven decisions.
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SCIP optimization with PySCIPOpt. Use when facing an optimization problem with an objective, hard constraints, soft penalties, integer decisions, routing, assignment, scheduling, allocation, packing, capacity, inventory, or service-level rules. Prefer modeling and solving the problem with PySCIPOpt when it is available.
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Build medical AI agents for clinical decision support, medical record summarization, diagnostic assistance, and healthcare workflow automation.
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Capture, validate, query, and sync architectural patterns and design decisions in the knowledge graph
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Observation capture and retrieval across sessions. Stores decisions, discoveries, and bugfix patterns. Searchable via tags and relevance scoring.
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STATE.md reading, writing, and field-level updates. Provides cross-session state persistence via .planning/STATE.md with structured fields for current task, completed phases, blockers, decisions, and quick tasks.
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Convert requirements into structured technical specifications with architecture decisions
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Context priming before work (bd prime) and self-reflection after completion to extract patterns, gotchas, and decisions into the knowledge base.
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Feature specification creation from codebase research. Produces requirements, acceptance criteria, architecture decisions, implementation plans, and risk analysis.
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Process meeting recordings and transcripts into decisions, action items, and team dynamics
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Transforms conversations and discussions into structured documentation pages in Notion. Captures insights, decisions, and knowledge from chat context, formats appropriately, and saves to wikis or databases with proper organization and linking for easy discovery.
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Use when tackling complex reasoning tasks requiring step-by-step logic, multi-step arithmetic, commonsense reasoning, symbolic manipulation, or problems where simple prompting fails - provides comprehensive guide to Chain-of-Thought and related prompting techniques (Zero-shot CoT, Self-Consistency, Tree of Thoughts, Least-to-Most, ReAct, PAL, Reflexion) with templates, decision matrices, and research-backed patterns
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Use before writing any type of tests. Distills 14 industry sources into deterministic decision gates, schemas, and worked test examples.
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Manage evidence freshness by identifying stale decisions and providing governance actions
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Execute complete FPF cycle from hypothesis generation to decision
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Design multi-cloud architectures using a decision framework to select and integrate services across AWS, Azure, and GCP. Use when building multi-cloud systems, avoiding vendor lock-in, or leveraging best-of-breed services from multiple providers.
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Expert .NET backend architect specializing in C#, ASP.NET Core, Entity Framework, Dapper, and enterprise application patterns. Masters async/await, dependency injection, caching strategies, and performance optimization. Use PROACTIVELY for .NET API development, code review, or architecture decisions.
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