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概要と使いどころ
Tests API contracts for REST, GraphQL, gRPC, AsyncAPI, and webhooks. Use when adding schema validation or breaking-change gates (Pact, can-i-deploy, oasdiff, buf); not API design.
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Theory of Constraints primitives for focusing steps, drum-buffer-rope, throughput accounting, critical chain, and policy constraints. Use when sequencing by bottleneck.
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Team-theory primitives for cooperative agents: what each subagent sees, when to communicate, aggregation, Shapley credit, coalition topology. Use when organizing subagents.
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Tests whether data supports a claim: A/B significance, peeking, sample size, eval error bars, multiple comparisons. Use when deciding if results are significant.
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Analyzes hazards in systems or AI agents: STPA, guardrails, safety cases, incident analysis. Use when an agent can take actions or send payments.
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Computes availability for redundant and series designs, failover, SPOFs, fault trees, FMEA, Weibull, and error budgets. Use when asking what uptime a design gives.
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Creates Godot games from empty project to exported build. Use when starting, building, validating, or shipping a Godot 2D/3D game or app.
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Sizes queues and worker pools. Use when estimating Kingman G/G/1 mean waiting time, Erlang or Little's Law sizing, p99 under load, retry storms, worker counts.
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Network-science primitives: centrality, influence seeding, communities, contagion vs homophily, GNN failures. Use when seeding a referral campaign or finding critical graph nodes.
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Audits whether scores, benchmarks, LLM judges, or surveys measure what we think. Use when a benchmark is saturated, a score unreliable, or judge agreement untrustworthy.
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Formulates LP, MILP, CP-SAT models; diagnoses infeasibility and gaps. Use when a MILP is infeasible, shifts need scheduling under capacity, or choosing a solver.
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Measures entropy, mutual information, KL/JS, bits-per-byte. Use when picking KL direction, comparing cross-tokenizer perplexity, trusting MI estimates, or semantic-entropy gating.
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Grounding-theory primitives for common ground and repair. Use when deciding whether to ask a clarifying question, confirming a handoff was understood, or fixing multi-turn drift.
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Game-theory primitives for divergent incentives: Nash equilibrium, auctions, mechanism design, collusion, bargaining, reputation. Use when modeling strategic play.
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Creates Roblox experiences from empty Studio place to published world. Use when starting, building, validating, or shipping a Roblox game.
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Proves protocols and agent workflows with TLA+, P, Alloy, Z3, Dafny, or Lean. Use when proving protocols correct, writing TLA+ specs, or verifying LLM proofs.
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Designs consensus, quorums, leases, idempotency, and CRDTs. Use when facing split brain, fencing tokens, exactly-once claims, duplicate retries, stale reads, or leader flapping.
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Chooses under uncertainty: value of more data, cost-based thresholds, abstention, when to stop a test and ship, robust choice. Use when deciding, not estimating.
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Diagnoses stalled teams or agent hierarchies with Beer's VSM and Ashby's Law. Use when orchestrators overload, escalations pile up, or team boundaries need redesign.
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PID/MPC/Kalman/anti-windup control primitives for feedback loops. Use when an autoscaler flaps, a controller overshoots after saturation, or budget pacing overspends at peak.
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Audits SaaS, cloud, payment, and AI spend. Use when analyzing bills, right-sizing plans, sizing Savings Plans or CUDs, cutting payment-processing fees, or LLM self-host breakeven.
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Evaluates neuromarketing studies and neural-data law. Use when judging EEG, fMRI, eye-tracking, or GSR ad study or vendor, or if signals are regulated neural data.
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Designs DevOps and platform engineering systems. Use when planning Kubernetes, Terraform, GitOps, CI/CD, observability, incident response, or cloud-native operations.
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Tests whether changes caused a metric move without a clean A/B test: DiD, synthetic control, IV, RDD. Use when asking did a launch cause lift.
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