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概要と使いどころ
Choose and compare cloud design patterns for distributed systems. Use when reviewing architecture, selecting workload patterns, or mapping reliability, performance, messaging, security, and migration concerns to concrete design options.
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Templates and structural patterns for API docs, feature docs, config guides, and REST endpoint documentation. Use when structuring docs, applying Markdown templates, or standardizing doc formats.
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Expert en Elasticsearch (indexing, mappings, aggregations, Kibana, DSL queries)
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Expert en QA exploratoire v4 (tests systématiques, chasse aux bugs, preuves, rapports, régression)
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Coolify Specialist IA — Expert en Coolify (self-hosting, Docker, SSL, backups, one-click apps, migration)
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Expert en gestion du changement (ADKAR, Kotter, stakeholder mapping, resistance, training plans)
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Accessibility Engineer IA — Expert en accessibilité (WCAG 2.1, screen readers, ARIA, keyboard nav). Rend les applications utilisables par tous.
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Rank multiple design solutions and explain why. Separate personal preference from quality judgment. Use when comparing design options, evaluating competing approaches, or making design decisions with clear reasoning.
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Audit and update an arbitrary codebase to follow the Code.mil federal open-source licensing model (MIT with 17 U.S.C. Section 105 disclaimers and INTENT.md), including CRAN/R package DESCRIPTION setup.
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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 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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Design a tdmcp feature into an implementable spec before any code is written — choose the layer, define the Zod input schema, lay out the TD network topology, plan the bridge/Python approach, sketch a UI wireframe when relevant, and list probe-first risks + the test plan. Use whenever a tdmcp feature idea needs a design/wireframe/spec, or when someone asks to plan/scope/architect a new tool, generator, effect, control, or AI prompt for the TouchDesigner MCP server.
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Pre-ship framing and the technical release gate, with approvals under the go-gate rules. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:shipping.
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Survey one surface of tdmcp (artist controls, library/packaging, CLI/DX, AI/LLM, or TouchDesigner depth) for candidate NEW features — inventory what exists, cross-check the roadmap, apply the gap-finding lenses, vet each idea, and emit a structured, novelty- and confidence-labelled candidate list to _workspace/discovery/. Use when a td-surveyor agent is scouting a surface during the feature-discovery harness.
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Plan end to end: draft, render in plan-canvas or Plan Builder, annotate, await approval, then hand off. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:plan.
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Build a show across lights (grandMA3), media (Resolume) and generative visuals (TouchDesigner) from one cue list, offline first. A lane whose console or app is not running is skipped and logged while the others continue; the live rig is touched only after GO. Use for "build the show", "cue list to grandMA3 Resolume and TouchDesigner", "show programming".
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Behavioral UX specialist applying choice architecture, friction audits, and commitment design to guide users toward intended actions without coercion. Use when optimizing conversion flows, onboarding, or checkout UX.
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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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Optimize website and web application performance including loading speed, Core Web Vitals, bundle size, caching strategies, and runtime performance
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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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Review a diff for clarity and safe simplifications, then optionally apply low-risk fixes.
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Profile and optimize Python code using cProfile, memory profilers, and performance best practices. Use when debugging slow Python code, optimizing bottlenecks, or improving application performance.
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Expert in TanStack Query (React Query) — asynchronous state management. Covers data fetching, stale time configuration, mutations, optimistic updates, and Next.js App Router (SSR) integration.
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Use when building React components, optimizing Next.js performance, implementing accessibility, or reviewing frontend code quality for modern web applications.
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