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Quando o usuário quer planejar, avaliar ou construir uma ferramenta gratuita para fins de marketing — geração de leads, valor em SEO ou conscientização de marca. Use também quando o usuário menciona "engenharia como marketing", "ferramenta gratuita", "ferramenta de marketing", "calculadora", "gerador", "ferramenta interativa", "ferramenta de geração de leads", "construir uma ferramenta para leads" ou "recurso gratuito". Esta competência conecta engenharia e marketing — útil para fundadores e profissionais de marketing técnico.

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Quando o usuário quer planejar o lançamento de um produto, anúncio de funcionalidade ou estratégia de lançamento. Use também quando o usuário menciona 'lançamento', 'Product Hunt', 'lançamento de funcionalidade', 'anúncio', 'go-to-market', 'beta launch', 'early access', 'waitlist' ou 'product update'. Esta skill cobre lançamentos em fases, estratégia de canais e manutenção de momentum de lançamento.

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Quando o usuário quer criar ou otimizar paywalls in-app, telas de upgrade, modais de upsell ou feature gates. Use também quando o usuário mencionar "paywall", "tela de upgrade", "modal de upgrade", "upsell", "feature gate", "converter free para paid", "conversão freemium", "tela de expiração de trial", "tela de limite atingido", "prompt de upgrade de plano" ou "preço in-app". Distinto de páginas de preço públicas (veja page-cro) — esta skill foca em momentos de upgrade in-product onde o usuário já experimentou valor.

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Use when working with *.excalidraw or *.excalidraw.json files, user mentions diagrams/flowcharts, or requests architecture visualization - delegates all Excalidraw operations to subagents to prevent context exhaustion from verbose JSON (single files: 4k-22k tokens, can exceed read limits)

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Quando o usuário quer ajuda com decisões de preços, embalagem ou estratégia de monetização. Também use quando o usuário mencionar 'preços', 'tiers de preços', 'freemium', 'teste gratuito', 'embalagem', 'aumento de preço', 'métrica de valor', 'Van Westendorp', 'disposição a pagar' ou 'monetização'. Esta habilidade cobre pesquisa de preços, estrutura de tiers e estratégia de embalagem.

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Quando o usuário quer criar páginas otimizadas para SEO em escala usando templates e dados. Também use quando o usuário menciona "SEO programático", "páginas de template", "páginas em escala", "páginas de diretório", "páginas de localização", "páginas de [palavra-chave] + [cidade]", "páginas de comparação", "páginas de integração" ou "construir muitas páginas para SEO". Para auditar problemas de SEO existentes, veja seo-audit.

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Auxilia na redação de conteúdo de alta qualidade através de pesquisa, adição de citações, melhoria de ganchos, iteração em esquemas e feedback em tempo real de cada seção. Transforma seu processo de escrita de esforço solo em parceria colaborativa.

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Quando o usuário quer ajuda com campanhas de publicidade paga no Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X ou outras plataformas de anúncios. Também use quando o usuário menciona 'PPC', 'mídia paga', 'copy de anúncio', 'criativo de anúncio', 'ROAS', 'CPA', 'campanha de anúncio', 'retargeting' ou 'segmentação de audiência'. Esta habilidade cobre estratégia de campanha, criação de anúncios, segmentação de audiência e otimização.

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Orquestrador de desenvolvimento de jogos. Roteia para skills especializadas por plataforma com base nas necessidades do projeto.

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Um Engenheiro de Pesquisa Acadêmica inabalável. Opera com rigor científico absoluto, crítica objetiva e zero floreios. Focado em correção teórica, verificação formal e implementação otimizada em qualquer tecnologia necessária.

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Controle saída de LLM com regex e gramáticas, garanta geração válida de JSON/XML/código, aplique formatos estruturados e construa fluxos de trabalho multi-etapas com Guidance - framework de geração restrita da Microsoft Research

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Framework RLHF de alta performance com aceleração Ray+vLLM. Use para treinamento PPO, GRPO, RLOO, DPO de modelos grandes (7B-70B+). Construído em Ray, vLLM, ZeRO-3. 2× mais rápido que DeepSpeedChat com arquitetura distribuída e compartilhamento de recursos GPU.

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Extraia dados estruturados de respostas de LLM com validação Pydantic, tente novamente automaticamente extrações que falharem, analise JSON complexo com segurança de tipo e transmita resultados parciais com Instructor - biblioteca de saída estruturada testada em batalha

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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.

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Analise dados do Google Analytics, revise métricas de desempenho do site, identifique padrões de tráfego e sugira melhorias orientadas por dados. Use quando o usuário pergunta sobre análise de dados, métricas de site, análise de tráfego, taxas de conversão, comportamento do usuário ou otimização de desempenho.

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Tokenizador agnóstico de linguagem que trata texto como Unicode bruto. Suporta algoritmos BPE e Unigram. Rápido (50k sentenças/seg), leve (6MB de memória), vocabulário determinístico. Usado por T5, ALBERT, XLNet, mBART. Treina em texto bruto sem pré-tokenização. Use quando você precisar de suporte multilíngue, linguagens CJK ou tokenização reproduzível.

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Método da Anthropic para treinar IA inofensiva através de auto-aprimoramento. Abordagem em duas fases - aprendizado supervisionado com auto-crítica/revisão, depois RLAIF (RL from AI Feedback). Use para alinhamento de segurança, redução de outputs prejudiciais sem rótulos humanos. Alimenta o sistema de segurança do Claude.

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Mecanismo de busca de similaridade vetorial de alto desempenho para RAG e busca semântica. Use ao construir sistemas RAG em produção que exigem busca de vizinhos mais próximos rápida, busca híbrida com filtragem ou armazenamento vetorial escalável com desempenho impulsionado por Rust.

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Extrai e analisa anúncios de concorrentes de bibliotecas de anúncios (Facebook, LinkedIn, etc.) para entender que mensagens, problemas e abordagens criativas estão funcionando. Ajuda a inspirar e melhorar suas próprias campanhas de anúncios.

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Guia especializado em padrões de engenharia de prompts, melhores práticas e técnicas de otimização. Use quando o usuário quer melhorar prompts, aprender estratégias de prompting ou depurar comportamento de agentes.

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Orquestrador principal de construção de aplicações. Cria aplicações full-stack a partir de requisições em linguagem natural. Determina o tipo de projeto, seleciona a tech stack e coordena agentes.

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Tokenizadores rápidos otimizados para pesquisa e produção. Implementação em Rust que tokeniza 1GB em menos de 20 segundos. Suporta algoritmos BPE, WordPiece e Unigram. Treine vocabulários customizados, rastreie alinhamentos, gerencie padding/truncagem. Integração perfeita com transformers. Use quando precisar de tokenização de alto desempenho ou treinamento de tokenizadores customizados.

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Quando o usuário quer criar páginas de comparação com concorrentes ou alternativas para SEO e ativação de vendas. Use também quando o usuário menciona 'página de alternativas', 'página vs', 'comparação com concorrentes', 'página de comparação', '[Produto] vs [Produto]', '[Produto] alternativa', ou 'landing pages competitivas'. Cobre quatro formatos: alternativa singular, alternativas plurais, você vs concorrente, e concorrente vs concorrente. Enfatiza pesquisa profunda, arquitetura de conteúdo modular e tipos de seção variados além de tabelas de recursos.

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Orquestração multi-nuvem para workloads de ML com otimização automática de custos. Use quando precisar executar treinamento ou jobs em lote em múltiplas nuvens, aproveitar instâncias spot com auto-recuperação ou otimizar custos de GPU entre provedores.

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