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概要と使いどころ
Serverless compute for Databricks jobs, Lakeflow pipelines and Declarative Automation Bundles (DABs), with STANDARD or PERFORMANCE_OPTIMIZED and classic only where serverless cannot run the workload. Use when creating, deploying, scheduling or editing a job or pipeline, or deciding its compute. Invoke BEFORE writing a job spec. For migrating existing classic workloads, use databricks-serverless-migration.
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Create, configure, validate, deploy, run, and manage Declarative Automation Bundles (DABs, formerly Databricks Asset Bundles). Use when working with Databricks resources via DABs including dashboards, jobs, pipelines, alerts, volumes, and apps.
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Takes a manual business workflow description and designs the automated version. Maps current steps, handoffs, decision points, and bottlenecks. Designs automated flow with triggers, conditions, actions, and error handling. Outputs workflow-automation.md with before/after Mermaid diagrams, tool recommendations, implementation steps, and time savings estimate.
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Calculate comprehensive ROI for AI implementation projects. Takes current costs, manual process time, team size, and hourly rates. Generates detailed roi-analysis.md with executive summary, cost-benefit tables, sensitivity analysis, break-even timeline, and comparison scenarios. Use when evaluating AI investments, building business cases, or justifying automation spend.
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Use before building anything from a vague request — a feature, an app, an agent, an automation, a page. Trigger when the user says "build me X" without specifics, when a brief could be read two ways, or when the user asks to be challenged, interrogated, or pushed on requirements before code gets written.
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Production incident response automation. Reads logs, checks recent deploys, identifies root cause, suggests fixes, drafts incident comms, creates post-mortem templates. Severity classification (SEV1-4), escalation paths, status page updates. Generates incident-report.md with timeline, root cause, impact assessment, remediation steps, and prevention measures.
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Use before starting a product, feature, MVP, agent, automation, or integration build to identify the main pre-build risk and choose the smallest validation step. Trigger when the user asks whether to build, scope, validate, prioritize, or sanity-check an idea before implementation.
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Python testing patterns with pytest, fixtures, TDD, mocking, async and integration tests. Use when writing or auditing a Python test suite.
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Audits Makefiles for build correctness, portability, and recipe duplication. Use when reviewing a Makefile or before committing Makefile changes.
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Implements GitHub or GitLab issues via parallel subagents with review gates between task batches. Use when resolving multi-step issues end-to-end.
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Ramps implementation ambition a notch only after the prior increment is understood. Use when building a feature you must understand, not just ship.
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Makes agent reasoning visible, surfaces tradeoffs, and fades help so humans build judgment. Use when reviewing or learning from agent-written code.
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Detects workflow failures and inefficient patterns then files GitHub issues. Use when a workflow step repeatedly fails or produces inconsistent output.
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Guide creating Claude Code hooks with security-first design. Use for validation and enforcement.
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Orchestrates full project lifecycle by auto-detecting state and routing to the correct phase. Use when starting or resuming a project mid-workflow.
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Publish tweets and threads to X (Twitter) draft using browser automation. Use when user wants to publish content to X, save to drafts, or mentions "publish to X", "post tweet", "x-publish", "发布推文". Supports short tweets and threads. NEVER auto-publish, always saves to draft.
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Operate CVAT for computer-vision annotation, dataset workflows, SDK/CLI automation, auto-annotation, and self-hosted deployment.
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Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.
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Route ClearML Python SDK tasks across experiment tracking, data/versioned storage, remote execution CLIs, automation pipelines, HPO, schedulers, routers, and services.
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Routes AppAgent setup, exploration, and deployment workflows for Android-device task automation.
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Use ArcGIS API for Python for GIS administration, spatial dataframes, feature/raster analysis, mapping, location services, geospatial deep learning, app automation, and Knowledge Graph workflows.
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SQLi and NoSQLi hunting - error-based, boolean-blind, time-based, UNION, NoSQL operator injection. sqlmap automation after manual confirmation. Wiki-first, FIND schema output.
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Create, generate, or scaffold Makefiles with .PHONY targets and build automation.
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Create, generate, write, or scaffold bash/shell scripts (.sh), automation, or CLI tools.
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