「bus」の検索結果

Use when adding auth, webhooks, uploads, queues, secrets, tenant boundaries, or public endpoints — produces trust boundaries + abuse cases mapped to files, BEFORE implementation.

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Use when validation needs entry, business-logic, environment, and instrumentation guards so a bad value cannot reach the failure point — turns a local bug fix into a structural one.

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Otimize Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) para melhor experiência de página e ranking de busca. Use quando solicitado para "melhorar Core Web Vitals", "corrigir LCP", "reduzir CLS", "otimizar INP", "otimização de experiência de página" ou "corrigir deslocamentos de layout".

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Kit de ferramentas abrangente para desenvolvimento com a biblioteca CocoIndex. Use quando os usuários precisarem criar pipelines de transformação de dados (flows), escrever funções personalizadas ou operar flows via CLI ou API. Abrange a construção de workflows ETL para processamento de dados de IA, incluindo incorporação de documentos em bancos de dados vetoriais, construção de grafos de conhecimento, criação de índices de busca ou processamento de fluxos de dados com atualizações incrementais.

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Projete esquemas de banco de dados robustos e escaláveis para SQL e NoSQL. Fornece diretrizes de normalização, estratégias de indexação, padrões de migração, design de restrições e otimização de desempenho. Garante integridade de dados, desempenho de consultas e modelos de dados mantíveis.

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Especialista em integrar APIs de terceiros com autenticação adequada, tratamento de erros, limitação de taxa e lógica de retry. Use para integrar APIs REST, endpoints GraphQL, webhooks ou serviços externos. Especializado em fluxos OAuth, gerenciamento de chaves de API, transformação de requisições/respostas e construção de clientes de API robustos.

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Inteligência de design UI/UX. 50 estilos, 21 paletas, 50 combinações de fontes, 20 gráficos, 9 stacks (React, Next.js, Vue, Svelte, SwiftUI, React Native, Flutter, Tailwind, shadcn/ui). Ações: plan, build, create, design, implement, review, fix, improve, optimize, enhance, refactor, check UI/UX code. Projetos: website, landing page, dashboard, admin panel, e-commerce, SaaS, portfolio, blog, mobile app, .html, .tsx, .vue, .svelte. Elementos: button, modal, navbar, sidebar, card, table, form, chart. Estilos: glassmorphism, claymorphism, minimalism, brutalism, neumorphism, bento grid, dark mode, responsive, skeuomorphism, flat design. Tópicos: color palette, accessibility, animation, layout, typography, font pairing, spacing, hover, shadow, gradient. Integrações: shadcn/ui MCP para busca de componentes e exemplos.

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Configure e execute buscas web locais usando a API SERP do Bright Data com o pipeline unfancy-search (expansão de query, recuperação de SERP, reranking com RRF).

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Use o servidor Figma MCP para buscar contexto de design, screenshots, variáveis e assets do Figma, além de traduzir nós do Figma em código de produção. Ative quando uma tarefa envolver URLs do Figma, IDs de nós, implementação design-to-code ou configuração e troubleshooting do Figma MCP.

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Use quando o usuário quer integrar com a API do X (Twitter) via Xquik para buscar tweets, consultar perfis de usuários, extrair seguidores, executar sorteios, monitorar contas ou acessar tópicos em tendência. Também use quando o usuário menciona 'Xquik', 'Twitter API', 'X API', 'tweet scraper', 'extração de seguidores' ou 'monitoramento de Twitter'. Cobre REST API, webhooks e configuração de servidor MCP.

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Busca web e pesquisa usando Perplexity AI. Use quando o usuário disser "pesquisar", "encontrar", "procurar", "perguntar", "pesquisar" ou "qual é o mais recente" para consultas genéricas. NÃO para docs de biblioteca/framework (use Context7) ou perguntas do workspace.

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Modelo da OpenAI que conecta visão e linguagem. Permite classificação de imagens com zero-shot, correspondência imagem-texto e recuperação cross-modal. Treinado em 400M pares imagem-texto. Use para busca de imagens, moderação de conteúdo ou tarefas visão-linguagem sem fine-tuning. Melhor para compreensão geral de imagens.

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Modelo de reconhecimento de fala de propósito geral da OpenAI. Suporta 99 idiomas, transcrição, tradução para inglês e identificação de idioma. Seis tamanhos de modelo, de tiny (39M parâmetros) a large (1550M parâmetros). Use para speech-to-text, transcrição de podcasts ou processamento de áudio multilíngue. Melhor para ASR robusto e multilíngue.

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Execute tarefas de pesquisa autônoma que planejam, buscam, leem e sintetizam informações em relatórios abrangentes.

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Conversão pixel-perfeita de Figma para React usando coderio. Gera código pronto para produção (TypeScript, Vite, TailwindCSS V4) com alta fidelidade visual. Inclui tratamento robusto de erros, recuperação de checkpoints e execução simplificada via script auxiliar.

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Buscar automaticamente documentação atualizada de bibliotecas/frameworks para Claude Code via API Context7

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Cientista de dados especializado em análises avançadas, machine learning e modelagem estatística. Trabalha com análise de dados complexa, modelagem preditiva e business intelligence.

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CLI do Datadog para buscar logs, consultar métricas, rastrear requisições e gerenciar dashboards. Use isso ao depurar problemas em produção ou trabalhar com observabilidade do Datadog.

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Google Calendar CLI for listing calendars, viewing/creating/updating events, and checking availability. Triggers: Google Calendar, calendar event, schedule meeting, check availability, create event, calendar freebusy, gccli.

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[Documentation] Use when (re)generating the DERIVED technical spec view over code + tests, or reporting canonical §8 TC/test-code drift. A GENERATOR — it projects code + tests into a regenerable per-component view and NEVER authors business content. Modes generate|audit|sync. Per-mode procedure lives in references/{author,sync}.md.

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[Workflow] Use when activating the Business Feature Documentation workflow for 8-section tech-free feature docs.

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[Process] Use when the developer wants something explained or taught, or wants to know HOW TO REVIEW a change — by default the current working tasks + changes in context, or whatever the prompt names (a plan, a subsystem, a decision, a concept, a bug). AI derives WHAT to explain from the prompt and ALWAYS delivers a teacher-and-coach review guide, high level first then detail: what was done, a VISUAL MAP (system flowchart, domain ERD, sequence diagrams), the user stories and business rules with their REAL test-case IDs, a REVIEW PATH naming which files to open first and in what order with an exit criterion per stage, the technical concepts needed to follow it, how it works, why THIS solution, every alternative option with pros/cons, the trade-offs accepted, the blast radius, HOW TO TEST AND DEMO the change, the developer's decision levers, and written challenge prompts that provoke the reader to pressure-test the work. Works at ANY scope — from one line of code to the whole project: it SIZES the target into a scope tier, DECOMPOSES a large one into understanding groups, BREAKS the work into tasks before the first deep read, and ACCUMULATES the report group by group on disk so a huge explanation stays complete instead of thinning out. Writes the full report to a single combined markdown file (plans/reports/understand-*.md) that opens with a detailed summary section — or delivers it in full in chat when Step 3 finds no git-ignored directory for it — and always summarizes it in chat. Regardless of coding level. Never interrogates, never quizzes, never blocks.

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[Documentation] Use to author, audit, amend, or test-spec a business Feature Spec. The single spec skill — modes draft|init|update|audit|amend create/maintain the tech-free 8-section Feature Spec; draft authors a provisional spec from an idea/requirement (no code yet, Evidence: TBD); tests generates Section 8 TC-{FEATURE}-{NNN} test specifications; sync reconciles §8 TCs ↔ executing test code. Per-mode procedure lives in references/{author,tests,sync}.md.

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[Architecture] Use when you need to analyze business domain: bounded contexts, aggregates, entities, ERD, domain events, and cross-context integration.

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