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概要と使いどころ
Core firmware context for the Megahub ESP32 project. Use when working on PlatformIO configuration, build scripts, library structure, main.cpp, or general ESP32 firmware development. Covers build system, project structure, common pitfalls, and debugging.
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Use to select models to run locally with llama.cpp and GGUF on CPU, Mac Metal, CUDA, or ROCm. Covers finding GGUFs, quant selection, running servers, exact GGUF file lookup, conversion, and OpenAI-compatible local serving.
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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 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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When the user wants to A/B test App Store product page elements to improve conversion rate. Also use when the user mentions "A/B test", "product page optimization", "test my screenshots", "test my icon", "conversion rate optimization", "CPP", or "custom product pages". For screenshot design, see screenshot-optimization. For metadata optimization, see metadata-optimization.
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Integrate on-device AI using Foundation Models framework, Core ML, and open-source LLM runtimes on Apple Silicon. Covers Foundation Models (LanguageModelSession, @Generable, @Guide, SystemLanguageModel, structured output, tool calling), Core ML (coremltools, model conversion, quantization, palettization, pruning, Neural Engine, MLTensor), MLX Swift (transformer inference, unified memory), and llama.cpp (GGUF, cross-platform LLM). Use when building tool-calling AI features, working with guided generation schemas, converting models, or running on-device inference.
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C++テストの作成・更新・修正、GoogleTest/CTestの設定、失敗やフレーキーテストの診断、カバレッジ/サニタイザーの追加時にのみ使用。
Use only when writing/updating/fixing C++ tests, configuring GoogleTest/CTest, diagnosing failing or flaky tests, or adding coverage/sanitizers.
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GGUF format and llama.cpp quantization for efficient CPU/GPU inference. Use when deploying models on consumer hardware, Apple Silicon, or when needing flexible quantization from 2-8 bit without GPU requirements.
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Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.
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Write idiomatic C++ code with modern features, RAII, smart pointers, and STL algorithms. Handles templates, move semantics, and performance optimization. Use PROACTIVELY for C++ refactoring, memory safety, or complex C++ patterns.
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Remove a GSD workspace and clean up worktrees
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Retroactively verify threat mitigations for a completed phase
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Generate a session report with token usage estimates, work summary, and outcomes
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Resume work from previous session with full context restoration
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Execute a quick task with GSD guarantees (atomic commits, state tracking) but skip optional agents
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Retroactive 6-pillar visual audit of implemented frontend code
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Update GSD to latest version with changelog display
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Rapid codebase assessment — lightweight alternative to $gsd-map-codebase
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Retroactively audit and fill Nyquist validation gaps for a completed phase
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Research how to implement a phase (standalone - usually use $gsd-plan-phase instead)
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Manage persistent context threads for cross-session work
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Configure GSD workflow toggles and model profile
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Remove a future phase from roadmap and renumber subsequent phases
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