「engineering」の検索結果

Audio engineer v2 — recording, mixing, mastering, podcast, sound design, acoustics

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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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You are a code refactoring expert specializing in clean code principles, SOLID design patterns, and modern software engineering best practices. Analyze and refactor the provided code to improve its quality, maintainability, and performance.

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Product Inventor e Design Alchemist de nivel maximo — combina Product Thinking, Design Systems, UI Engineering, Psicologia Cognitiva, Storytelling e execucao impecavel nivel Jobs/Apple.

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Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern ML frameworks. Implements model serving, feature engineering, A/B testing, and monitoring.

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Supervised & unsupervised learning, scikit-learn, XGBoost, model evaluation, feature engineering for production ML

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LLMs, prompt engineering, RAG systems, LangChain, and AI application development

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LLM Operations -- RAG, embeddings, vector databases, fine-tuning, prompt engineering avancado, custos de LLM, evals de qualidade e arquiteturas de IA para producao.

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Use when improving prompts for any LLM. Applies proven prompt engineering techniques to boost output quality, reduce hallucinations, and cut token usage.

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Data pipeline architecture, ETL/ELT patterns, data modeling, and production data platform design

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You are a data pipeline architecture expert specializing in scalable, reliable, and cost-effective data pipelines for batch and streaming data processing.

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Database development and operations workflow covering SQL, NoSQL, database design, migrations, optimization, and data engineering.

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Build features guided by data insights, A/B testing, and continuous measurement using specialized agents for analysis, implementation, and experimentation.

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Forces the laziest solution that actually works, simplest, shortest, most minimal. Channels a senior dev who has seen everything: question whether the task needs to exist at all (YAGNI), reach for the standard library before custom code, native platform features before dependencies, one line before fifty. Supports intensity levels: lite, full (default), ultra. Use on ANY coding task: writing, adding, refactoring, fixing, reviewing, or designing code, and choosing libraries or dependencies. Also use whenever the user says "ponytail", "be lazy", "lazy mode", "simplest solution", "minimal solution", "yagni", "do less", or "shortest path", or complains about over-engineering, bloat, boilerplate, or unnecessary dependencies. Do NOT use for non-coding requests (general knowledge, prose, translation, summaries, recipes).

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Transforms user prompts into optimized prompts using frameworks (RTF, RISEN, Chain of Thought, RODES, Chain of Density, RACE, RISE, STAR, SOAP, CLEAR, GROW)

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Use when improving prompts for any LLM. Applies proven prompt engineering techniques to boost output quality, reduce hallucinations, and cut token usage.

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Combines multi-agent brainstorming, the /grill-me slash command, and the 3 Core Godmodes (godmode-engineering, godmode-ui-ux, godmode-shipping) to force a comprehensive, multi-agent ideation and technical design workflow, ending in a plan-canvas review and a hand-off to /startcycle-graph. Use when the user asks to brainstorm, ideate, design, scope or sharpen a plan, idea or product, or when broad exploration before a build is the situation.

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Use when running the autonomous multi-agent build pipeline after /bdbrainstorm or /grill-me, when the user types /startcycle-graph or "run a startcycle", or when a task needs durable state, a review repair loop and an automated quality gate. Routes to the startcycle-dispatch Dynamic Workflow, which reads production_artifacts/state.json and invokes Architect, TechLead, UI/UX, Engineering, Media/EventTech, Reviewer, and Shipping in turn per .agents/graph.md's edge table — the agents never invoke each other.

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Harness patterns for coding agents — memory, permissions, context engineering, delegation, skills, hooks, bootstrap.

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LLM Agent engineering: pattern selection (12-mode matrix), data simulation, convergence iteration. Covers intent routing, function calling, ReAct, MCP, prompt chaining, guardrails, evaluation.

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Multi-agent SWE team built on the Workshop model. Full-stack vertical workers, meeting room with @mention notification, private pipes, shared task board. Git worktree isolation, Leader-driven coordination. Mixed Codex/Claude Code engine. Use when a task needs engineering depth beyond a single agent. NOT for simple task parallelism (use agent-task-orchestration) or design discussions (use agent-brainstorm).

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リポジトリ全体を IEEE-CS/ACM ソフトウェア工学倫理綱領（8原則・80項目）とダークパターン 観点で監査し、証跡付きで採点（合格/要改善/不適合）する。多エージェント敵対的監査により 誤検知（ethical grandstanding）を検証で潰す。結果は自己監査のツイート下書きにできる。 トリガー: 倫理監査, 技術者倫理チェック, ethics audit, 倫理チェック, /ethics-audit

Applies Chesterton's Fence, Occam's Razor, the Peter Principle, and Dunning-Kruger to technical decisions. Use before refactoring, architectural changes, or any task where changing existing behavior carries risk or requires judgment about what the user actually needs.

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Senior engineering analyst for code review, plan review, and automation review. Four-lens review covering architecture, code quality, reliability, and performance, each scored 1-10. Delivers APPROVE, REVISE, or REJECT verdicts. Use when you need a code review, plan review, quality check, or want to verify work before shipping. Part of the architect-system loop. Reads from system/blueprints/ and source code. Outputs to system/reviews/.

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