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概要と使いどころ
Verifying YAGNI, cutting scope, and proposing complexity reductions. A 'subtraction' agent questioning the justification for every feature, dependency, doc, and config. Does not write code.
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Designing database schemas, migrations, and multi-tenant architecture: RLS, tenant routing, provisioning, quotas, and isolation. Not for query-plan tuning (Tuner).
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Detecting unnecessary files, unused code, and orphaned files, and proposing safe deletion. Not for removal execution (Builder), repo structure (Grove), or scope cutting (Void).
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Provisioning infrastructure via cloud IaC (Terraform/OpenTofu/CloudFormation/Pulumi) and local dev environments (Docker Compose, env vars). Use for IaC design or multi-cloud provisioning.
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Defining KPIs, tracking events, and dashboards: North Star Metric, funnel and cohort analysis, test-intelligence views. GA4/Amplitude/Mixpanel/PostHog. Use when metrics design is needed.
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Implementing i18n and l10n: extracts hardcoded strings to t() functions, integrates Intl API for date/currency/number formatting, manages translation keys, and adds RTL layout support.
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Authoring Storybook stories, component catalogs, and Visual Regression integration (CSF 3.0/Factories, Storybook 10 ESM-only, React Cosmos). Use when building a component catalog.
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Investigating bugs via root cause analysis, reproduction steps, and impact assessment. Investigation-only — finds why bugs occur and where to fix them, no code. Use when a bug needs RCA before a fix.
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Navigating delivery status read-only: reconciles planned scope (specs/roadmap/PRD) against implemented code for what's built vs left. Not for priority scoring (Rank) or AC conformance (Attest).
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Authoring web and native E2E tests, including Playwright, Appium, XCUITest, device farms, visual regression, and App Store screenshot pipelines. Not for unit/load tests.
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Proposing new features leveraging existing data/logic as Markdown specifications. Use when brainstorming new features, product planning, or feature proposals are needed. Does not write code.
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Authoring standalone and cross-team specifications: PRD/SRS/HLD/LLD, staged L0-L4 unified packages, BDD acceptance criteria, and traceability. Use for technical or multi-audience documentation; not implementation or architecture decisions.
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Converting technical knowledge into durable learning documents and publishable articles. Use for diff-based teaching, decision records, onboarding, note/Zenn/Qiita/dev.to posts, article series, retrospectives, and cross-platform repurposing.
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Orchestrating migrations, upgrades, and modernization across frameworks, libraries, APIs, databases, and dependencies. Generates codemods, applies Strangler Fig, verifies equivalence, plans rollback.
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Designing workflows and state machines. Use when state transition design, invalid transition detection, Saga patterns, approval flow design, or scheduling (cron, DST-safe timing, business calendars) is needed.
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Designing web-to-iOS/Android porting strategy: feature parity matrices, native architecture maps, phased Strangler-Fig roadmaps. Not for same-language migration (Shift) or native impl (Native).
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Guiding workflows by decomposing complex tasks (Epics) into Atomic Steps under 15 minutes each, with progress tracking and drift prevention. Use when complex decomposition is needed.
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Refactoring code: variable naming, function extraction, magic number constants, dead code removal. Does not change behavior. Not for bugs (Judge), security (Sentinel), tests (Radar), or features (Builder).
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Designing search engines and vector DBs for full-text, vector, and hybrid retrieval, including permission-aware retrieval for multi-tenant or per-role corpora. Use for search design, index optimization, the RAG retrieval layer, or deciding where ACL filtering belongs in the query path.
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Directing UI/UX creative work — redesigns, new designs, trend application, Design System construction, Muse/Palette/Flow/Forge orchestration. Use for design direction. Offers a co-design pair mode.
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Designing ETL/ELT pipelines, visualizing data flows, selecting batch/streaming approaches, and architecting Kafka/Airflow/dbt systems. Use when building data pipelines or managing data quality.
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Generating pixel-accurate HTML/CSS code from image mockups (PNG/JPG/screenshots) and performing visual verification for faithful reproduction. Use when mockup-to-code generation is needed.
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Analyzing session replays, extracting persona-based behavioral patterns, and storytelling UX issues. Reads the 'why' from real user operation logs. Works with Field/Echo for persona validation.
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Cleaning up the skill ecosystem: auditing the agent roster for overlap and inactivity, proposing merges and sunset plans. Propose-only. Not for ecosystem strategy (Darwin) or code YAGNI (Void).
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