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概要と使いどころ
Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.
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Master software architect specializing in modern architecture
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Master API documentation with OpenAPI 3.1, AI-powered tools, and modern developer experience practices. Create interactive docs, generate SDKs, and build comprehensive developer portals.
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Master comprehensive evaluation strategies for LLM applications, from automated metrics to human evaluation and A/B testing.
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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.
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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.
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Master local LLM inference, model selection, VRAM optimization, and local deployment using Ollama, llama.cpp, vLLM, and LM Studio. Expert in quantization formats (GGUF, EXL2) and local AI privacy.
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Master the LangChain framework for building sophisticated LLM applications with agents, chains, memory, and tool integration.
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Master proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design to build maintainable, testable, and scalable systems.
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SQL query optimization, schema design, indexing strategies, and relational database mastery for production data systems
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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.
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Develops an implementation plan ready for wave-orchestration to execute. Takes the user's goal or rough plan as input, mines the codebase for facts, grills the user one question at a time for the decisions, drafts the planning/ artifacts (task DAG, wave table, worker prompt template, state file), then reviews its own plan on two axes before seeking approval. Use when the user wants to turn a feature idea, master plan, or backlog into a wave-orchestration execution plan.
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Decomposes a large implementation plan into small-model-sized tasks executed by supervised worker agents (e.g. Haiku) in dependency-ordered parallel waves, with a plan-first approval gate inside every task, file-based state for context compaction, and a hard escalation ladder. Use when a master plan or multi-workstream feature is too large for one session and should be executed cheaply by many small agents under frontier-model supervision.
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Expert in vector databases, embedding strategies, and semantic search implementation. Masters Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, and pgvector for RAG applications, recommendation systems, and similar
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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.
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Master advanced prompt engineering techniques to maximize LLM performance, reliability, and controllability.
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Master TypeScript with advanced types, generics, and strict type safety. Handles complex type systems, decorators, and enterprise-grade patterns.
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Master Python 3.12+ with modern features, async programming, performance optimization, and production-ready practices. Expert in the latest Python ecosystem including uv, ruff, pydantic, and FastAPI.
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Master Go concurrency with goroutines, channels, sync primitives, and context. Use when building concurrent Go applications, implementing worker pools, or debugging race conditions.
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Master microservices architecture patterns including service boundaries, inter-service communication, data management, and resilience patterns for building distributed systems.
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Master Go 1.21+ with modern patterns, advanced concurrency, performance optimization, and production-ready microservices.
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Master local LLM inference, model selection, VRAM optimization, and local deployment using Ollama, llama.cpp, vLLM, and LM Studio. Expert in quantization formats (GGUF, EXL2) and local AI privacy.
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Comprehensive guide for mastering modern JavaScript (ES6+) features, functional programming patterns, and best practices for writing clean, maintainable, and performant code.
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Master advanced Git techniques to maintain clean history, collaborate effectively, and recover from any situation with confidence.
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