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概要と使いどころ
Find bugs, security vulnerabilities, and code quality issues in local branch changes. Use when asked to review changes, find bugs, security review, or audit code on the current branch.
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ElevenLabs Text-to-Speech API for high-quality speech synthesis.
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OpenAI Text-to-Speech API for high-quality speech synthesis. Use for generating natural-sounding audio from text with customizable voices and tones.
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Cross-encoder reranking and MMR diversity filtering for improved retrieval quality
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Establish project governing principles including dev guidelines, code quality standards, testing policies, UX requirements, performance benchmarks, and security constraints.
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Automated test validation, coverage checking, and quality metrics with aggressive defaults
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Execute work units through the rigorous 4-phase Metaswarm cycle (Implement -> Validate -> Adversarial Review -> Commit) with independent quality gate enforcement.
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Structured code quality assessment with Conventional Comments format, scaled review depth, and soft-gating verdicts preserving user autonomy.
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State capture and restore across context window compactions. Monitors usage thresholds and serializes quality, task, and spec state for seamless continuation.
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Language-specific auto-lint/format/typecheck pipeline. Supports Python (ruff+pyright), TypeScript (prettier+eslint+tsc), Go (gofmt+golangci-lint). Auto-fix and convergence loops.
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Red-Green-Refactor TDD methodology with mandatory failing tests, minimal implementation, quality refactoring, and 80% coverage gating.
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6-agent parallel code review orchestration covering architecture, security, performance, testing, quality, and documentation dimensions with weighted scoring.
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Multi-dimensional code assessment across security, quality, performance, and maintainability with confidence-gated reporting (>=80%) and Router Contract generation.
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6-phase iterative specification execution workflow covering implementation, testing, review, improvement, commit, and progress tracking with quality-gated convergence.
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For a repository in the babysitter-users catalog, locate its babysitter processes and any committed runs (.a5c/runs/<runId>/) and perform a retrospective on a chosen run -- what went well, what failed, process suggestions, quality of effect design, breakpoint patterns -- mirroring the /babysitter:retrospect workflow but applied to an external repo. Invoke when asked to "retrospect on repo X's run", "analyze how someone else used babysitter", or "review an external babysitter run".
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Improves the quality of images, especially screenshots, by enhancing resolution, sharpness, and clarity. Perfect for preparing images for presentations, documentation, or social media posts.
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Identifies high-quality leads for your product or service by analyzing your business, searching for target companies, and providing actionable contact strategies. Perfect for sales, business development, and marketing professionals.
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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
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Assists in writing high-quality content by conducting research, adding citations, improving hooks, iterating on outlines, and providing real-time feedback on each section. Transforms your writing process from solo effort to collaborative partnership.
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Downloads videos from YouTube and other platforms for offline viewing, editing, or archival. Handles various formats and quality options.
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Master ShellCheck static analysis configuration and usage for shell script quality. Use when setting up linting infrastructure, fixing code issues, or ensuring script portability.
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Analyzes provided content for quality, E-E-A-T signals, and SEO best practices. Scores content and provides improvement recommendations based on established guidelines. Use PROACTIVELY for content review.
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Implement comprehensive evaluation strategies for LLM applications using automated metrics, human feedback, and benchmarking. Use when testing LLM performance, measuring AI application quality, or establishing evaluation frameworks.
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Evaluate and improve LLM prompts using examples, structured instructions, and measured comparisons. Use when refining prompt reliability, output quality, or model-specific behavior.
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