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Git change frequency hotspot analysis — find the most-changed files in your codebase

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JTBD discovery techniques adapted for AI product owner context. Four Forces extraction, job dimension probing, question banks, and anti-patterns for interactive feature discovery conversations.

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5-layer agent output validation, I/O contract specification, vertical slice development, and test doubles policy with per-layer examples

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Translating JTBD analysis to BDD scenarios - job story to Given-When-Then patterns, forces-based test discovery, job-map-based test discovery, and property-shaped criteria

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JTBD opportunity scoring and prioritization - outcome statement format, opportunity algorithm, scoring interpretation, feature prioritization, and opportunity matrix template

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Strategic and tactical DDD patterns, bounded context discovery, context mapping, aggregate design rules, and decision frameworks for when to apply DDD

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Evidence collection methods, problem categorization, analysis techniques, and solution design patterns

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Monitoring, observability, operational procedures, CI/CD lessons learned, and quality gate definitions. Load when assessing production readiness or validating operational excellence.

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Mom Test questioning toolkit, JTBD analysis, interview conduct, assumption testing framework, and hypothesis design

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Naming conventions, API ergonomics, and usability patterns for functional code

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Enhanced Mikado Method for complex architectural refactoring - systematic dependency discovery, tree-based planning, and bottom-up execution

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[EXPERIMENTAL] Complex refactoring roadmaps with visual tracking

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TLA+ and PlusCal for specifying distributed system invariants. Decision heuristics for when formal verification adds value, key patterns, state explosion management, and alternatives comparison.

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F# language-specific patterns, Railway-Oriented Programming, and Computation Expressions

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DDD-guided legacy refactoring patterns -- strangler fig, bubble context, ACL migration, 14 tactical/strategic/infrastructure patterns, and incremental monolith-to-microservices methodology

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JTBD methodology for extracting real jobs behind feature requests — job statements, abstraction layers, first-principles extraction, ODI outcome statements, and opportunity scoring

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Clojure language-specific patterns, data-first modeling, REPL-driven development, and spec

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Infrastructure as Code patterns (Terraform, Kubernetes), observability design (SLOs, metrics, alerting, dashboards), and pipeline security stages. Load when designing infrastructure, observability, or security scanning.

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Definition of Ready checklist criteria, antipattern detection patterns, UAT quality rules, and domain language enforcement for product owner review

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Scala 3 language-specific patterns with ZIO, Cats Effect, and opaque types

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Runs feature-scoped mutation testing to validate test suite quality. Use after implementation to verify tests catch real bugs (kill rate >= 80%).

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JTBD workflow classification and routing - ODI two-phase framework, five job types with workflow sequences, baseline type selection, workflow anti-patterns, and common recipes

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Kotlin language-specific patterns with Arrow, Raise DSL, and coroutine-based effects

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Creates new specialized agents using the 5-phase workflow (ANALYZE > DESIGN > CREATE > VALIDATE > REFINE). Use when building a new AI agent or validating an existing agent specification.

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