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Implement one approved Cappy Hub GitHub Issue from scope discovery through a verified, review-ready change.
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Diagnose bugs and regressions by reproducing the exact failure, gathering evidence, testing hypotheses, and verifying the fix.
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Put local Supabase into the correct state before Cappy Hub database, application, and seed tests.
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Verify a Cappy Hub change using configured checks and report concrete evidence without hiding failures.
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Use when retrieving, recording, reconciling, or reviewing durable project decisions, constraints, rationale, and context in a repository's knowledge/ files.
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Execute Git and GitHub operations using the repository's documented conventions for commits, issues, pull requests, and merging.
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Review a pull request or completed diff separately against its requirements and against Cappy Hub's engineering standards.
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Write and maintain skills, AGENTS.md files, agent instructions, and other documents consumed by AI agents with minimal context load and clear behavior.
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Use for Cappy Hub Supabase migrations, PostgreSQL schema, constraints, RLS, database functions or authorization, and generated database types.
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Stress-test a feature, plan, architecture decision, or product idea until the important decisions are explicit and shared.
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Transfer unfinished work to a fresh agent or session using concise context pointers instead of duplicating existing artifacts.
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Design, critique, audit, and refine production frontend UI and UX with strong hierarchy, accessibility, responsive behavior, clear states, and deliberate visual decisions.
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Review completed AI-assisted engineering work to identify concrete improvements to skills, rules, context, tooling, and automated checks.
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Break an approved spec or large feature into focused, connected GitHub Issues that can be implemented independently by fresh agents.
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Turn already-resolved product and engineering decisions into a durable implementation specification without reopening settled decisions.
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