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Skills neste repositório

a5c-ai/babysitter - Página 3

O SkillsMP coletou 2.079 skills de a5c-ai/babysitter. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

a5c-ai/babysitter

Mostrando 40 de 2.079 skills coletadas.

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Desenvolvedores de software
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Convention discovery and rule generation from codebase analysis. Scans project structure, builds search indexes, identifies patterns, and generates enforceable rules.

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Outras ocupações de informática
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State capture and restore across context window compactions. Monitors usage thresholds and serializes quality, task, and spec state for seamless continuation.

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Desenvolvedores de software
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Observation capture and retrieval across sessions. Stores decisions, discoveries, and bugfix patterns. Searchable via tags and relevance scoring.

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Language-specific auto-lint/format/typecheck pipeline. Supports Python (ruff+pyright), TypeScript (prettier+eslint+tsc), Go (gofmt+golangci-lint). Auto-fix and convergence loops.

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Desenvolvedores de software
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Specification creation and management for the Pilot Shell methodology. Covers semantic search, clarifying questions, structured spec generation, and iterative refinement.

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Strict RED->GREEN->REFACTOR test-driven development with enforcement. Never write production code before a failing test. Atomic commits per TDD cycle.

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Desenvolvedores de software
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Git worktree management for safe, isolated feature development. Creates, manages, and cleans up worktrees with branch naming and dependency setup.

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Desenvolvedores de software
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Clarify vague requirements through exploratory questioning and option generation before committing to research or implementation.

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Structured code quality assessment with Conventional Comments format, scaled review depth, and soft-gating verdicts preserving user autonomy.

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Desenvolvedores de software
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Systematic codebase exploration following the Iron Law - understand the problem before exploring code. Four phases with file-finder and web-researcher agents.

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Desenvolvedores de software
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Create Architecture Decision Records (ADRs) documenting significant technical choices with context, options, consequences, and sequential numbering.

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Final completion discipline including summary generation, plan document updates, and confirmation that all success criteria from the original plan are satisfied.

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Disciplined execution of approved plans with step-by-step verification, phase checkpoints, failure investigation, and mandatory code/security reviews.

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Transform research findings into actionable implementation plans with stakes-based rigor, test-first strategy, and granular task decomposition.

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Security vulnerability assessment identifying OWASP risks, injection vectors, authentication issues, and data exposure with severity classification.

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Test-first development practice where test specifications are written before production code, integrated into plan tasks as mandatory first sub-steps.

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Verification-before-completion discipline ensuring all success criteria are met, tests pass, and reviews complete before declaring work done.

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WASM-based instant code transforms for simple tasks, achieving 352x speedup over LLM inference with zero cost.

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Hierarchical coordination and drift detection with frequent checkpoints, shared memory coherence validation, role specialization enforcement, and short task cycles.

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Multi-protocol consensus for agent swarms supporting Raft leader election, Byzantine fault tolerance, Gossip state propagation, and CRDT conflict-free merging.

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Analistas de segurança da informação
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AIDefence security layer with prompt injection blocking, input validation, sandboxed execution, output sanitization, and STRIDE threat modeling.

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SONA self-optimizing neural architecture with ReasoningBank trajectory learning, EWC++ anti-forgetting, and reinforcement learning feedback loops.

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Complexity-based task routing with Q-Learning optimization, Agent Booster WASM fast-path, and Mixture-of-Experts model selection.

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Multi-agent swarm formation and coordinated execution with topology-aware agent deployment, consensus protocols, and anti-drift enforcement.

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HNSW vector search for pattern similarity retrieval and knowledge graph maintenance with PageRank scoring, community detection, and 3-tier memory management.

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Establish project governing principles including dev guidelines, code quality standards, testing policies, UX requirements, performance benchmarks, and security constraints.

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Perform cross-artifact consistency and coverage analysis across constitution, specification, plan, and task artifacts to detect gaps, conflicts, and misalignments before implementation.

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Execute development tasks to build features, producing code, tests, and configuration artifacts that satisfy specification requirements and comply with constitution standards.

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Design technical architecture, select technology stack, and define implementation strategy from specifications and constitution constraints.

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Validate implementation quality through custom checklists, scoring against constitution standards, specification coverage, and producing remediation recommendations.

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Write feature specifications as requirements and user stories with acceptance criteria, focusing on business value and testable conditions.

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Convert technical plans into actionable development tasks with dependency graphs, effort estimates, and parallelization opportunities.

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Use when starting any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.

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Use when facing 2+ independent tasks that can be worked on without shared state or sequential dependencies.

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Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints between batches.

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Use when implementation is complete, all tests pass, and you need to decide how to integrate the work.

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Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions. Requires technical rigor and verification, not blind implementation.

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Use when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements.

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Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session. Dispatches fresh subagent per task.

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Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes. Requires root cause investigation first.

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