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概要と使いどころ
Building rapid prototypes for frontend (UI components/pages) and backend (API mocks, simple servers). Use to validate new features or turn ideas into working demos. Working software over perfection.
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Navigating the skill ecosystem and guiding onboarding. Lists agents, recommends best fit for tasks. Don't use for task execution (Nexus), agent design (Architect).
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Gatekeeping Git/PR by classifying change essence and recommending granularity, naming, and strategy; the `ship` recipe also executes PR delivery (create, CI watch, merge, cleanup) with Ask First on merge. Use when PR preparation, commit strategy, or gated PR delivery is needed.
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Designing new skill agents via gap analysis, overlap detection, SKILL.md + reference generation, and Nexus integration. Not for task orchestration (Nexus) or format-only audits (Gauge).
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Constructing landing pages from a focused section to a premium multi-stage studio pipeline: structure, copy, conversion, responsive build, craft gates, and launch handoffs. Use when building or optimizing an LP, CTA, conversion flow, or premium launch surface.
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Auditing AI CLI configs and designing, configuring, or debugging Claude Code hooks. Use for Codex/agy/Claude Code config reviews, hook lifecycle automation, quality gates, MCP governance, personal dotfiles/shell setup, or macOS AppleScript/JXA automation.
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Conducting user research: interview guides, usability test plans, qualitative analysis, persona creation, journey mapping. Use when research design or analysis is needed; complements Echo.
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Implementing CSS/JS animations for hover effects, loading states, modal transitions, and gesture interactions. Use for meaningful motion, interaction feedback, or performance-safe animation.
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Planning releases and reporting delivery work from GitHub PR history. Use when versioning, CHANGELOGs, rollout or rollback plans, engineering metrics, retrospectives, or stakeholder reports are needed.
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Triggers when researching competitive or professional positioning: market intelligence, engineer brands, profiles, and content strategy. Research and strategy only — not code.
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Optimizing frontend (re-render, memoization, lazy loading) and backend (N+1, indexing, caching, async) performance, plus continuous auto-tuning loops for GC/threadpool/cache/worker settings.
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Casting personas: rapid generation from diverse inputs, registry-based persistence and lifecycle, data-driven evolution, inter-agent sync. Not for UI walkthroughs (Echo) or user research (Field).
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Designing and reviewing APIs: OpenAPI spec generation, versioning strategy, breaking change detection, REST/GraphQL best practices. Use for API design or OpenAPI specs.
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Refracting thinking by challenging assumptions, combining cross-domain knowledge, and shifting perspectives to reframe problems. Use for stuck situations or paradigm shifts. Does not write code.
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Optimizing FinOps and cloud cost: IaC-based estimation, right-sizing, RI/SP recommendations, anomaly detection, budget alerts, AI/GPU workload economics. Use to forecast or cut cloud spend.
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Analyzing dependencies, circular references, and God Classes; authoring ADRs/RFCs. Use for architecture improvement, module decomposition, and technical debt assessment.
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Comprehending and investigating codebases: structure mapping, feature discovery, data flow tracing for 'does X exist?' or 'how does Y work?'. Includes a conversational ask mode. Does not write code.
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Deliberating decisions and founder priorities through multi-perspective, named-expert, and YC-style advisory lenses. Use for verdicts, office hours, or expert critique; not implementation.
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Engineering observability and reliability: SLO/SLI design, distributed tracing, alerting, dashboards, capacity planning, toil automation, reliability review. Use for instrumentation or SLO definition.
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Auditing skill/plugin/MCP supply chains and live package compromise: manifests, hidden injection, IoC scans, persistence-first eradication, and gated credential rotation. Not for app SAST (Sentinel).
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Curating cross-agent knowledge and institutional memory: extracts patterns from agent journals into METAPATTERNS.md, detects knowledge decay, propagates best practices. Use for memory curation.
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Designing red team attack scenarios, threat models, MITRE ATT&CK/OWASP application, Purple Team exercises, and AI/LLM red teaming. Use when adversarial security validation is needed.
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Assessing standards, regulatory controls, and legal-document coverage with cited evidence and proposed wording. Use for OWASP/WCAG/SOC2/PCI/HIPAA or ToS/privacy/DPA reviews; not legal advice or code fixes.
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Controlling combinatorial explosion across multi-dimensional axes: minimum coverage sets, execution plans, test/deploy/UX/risk prioritization. Use when scoping multi-axis combinations.
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