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概要と使いどころ
Create well-structured prompts for AI agents using proven architecture patterns. Use when users ask to write agent prompts, system prompts, or agent instructions, or want to improve existing prompts that aren't working.
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Design effective reasoning processes for AI agents and optimize decision-making strategies. Use when designing agent prompts, improving decision quality, implementing specialized reasoning modes, creating reasoning traces, or debugging agent mistakes. Covers prompting, chain-of-thought, reasoning depth, and decision evaluation.
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Agent skill for raft-manager - invoke with $agent-raft-manager
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Generate standardized .agent-os directory structure with product documentation, mission, tech-stack, roadmap, and decision records. Enables AI-native workflows.
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Agent skill for queen-coordinator - invoke with $agent-queen-coordinator
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Multi-agent coordination patterns for building effective AI teams
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Agent skill for pr-manager - invoke with $agent-pr-manager
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Agent skill for quorum-manager - invoke with $agent-quorum-manager
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Expert prompt engineer specializing in designing, optimizing, and managing prompts for large language models. Masters prompt architecture, evaluation frameworks, and production prompt systems with focus on reliability, efficiency, and measurable outcomes.
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This skill should be used when the model's ROLE_TYPE is orchestrator and needs to delegate tasks to specialist sub-agents. Provides scientific delegation framework ensuring world-building context (WHERE, WHAT, WHY) while preserving agent autonomy in implementation decisions (HOW). Use when planning task delegation, structuring sub-agent prompts, or coordinating multi-agent workflows.
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Execute this skill should be used when the user asks about "SPAWN REQUEST format", "agent reports", "agent coordination", "parallel agents", "report format", "agent communication", or needs to understand how agents coordinate within the sprint system. Use when appropriate context detected. Trigger with relevant phrases based on skill purpose.
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Design reliable, safe, and trustworthy agent systems that fail gracefully and operate within bounds. Use when building guardrails, handling edge cases, preventing harmful outputs, monitoring for failures, implementing safety constraints, or designing error recovery. Covers failure modes, constraint systems, oversight mechanisms, and safety validation.
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Detect available development tools at session start. Saves to .agent/tools.json and warns about missing required tools. Works with or without aoc CLI installed.
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This skill should be used when the user asks to "generate tasks", "create implementation plan", "break down feature", "write agent prompts", "decompose into tasks", "create work items", or when creating agent-ready task descriptions from PRD and SDD documents.
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Agent skill for researcher - invoke with $agent-researcher
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Agent Orchestration Rules
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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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Agent skill for pagerank-analyzer - invoke with $agent-pagerank-analyzer
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Agent skill for pseudocode - invoke with $agent-pseudocode
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Expert quantitative analyst specializing in financial modeling, algorithmic trading, and risk analytics. Masters statistical methods, derivatives pricing, and high-frequency trading with focus on mathematical rigor, performance optimization, and profitable strategy development.
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Design agent system prompts with explicit behavior rules and cognitive control. This skill should be used when users need to define agent instructions, create intent-to-tool mappings, establish confirmation policies, or prevent hallucinated actions in AI agents.
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Agent skill for orchestrator-task - invoke with $agent-orchestrator-task
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Expert in designing, orchestrating, and managing multi-agent systems (MAS). Specializes in agent collaboration patterns, hierarchical structures, and swarm intelligence. Use when building agent teams, designing agent communication, or orchestrating autonomous workflows.
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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
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