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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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Verify a code change using the repository's actual configured checks and report concrete evidence without hiding failures.

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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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Audit a project's AI configuration against current project needs and ai-setup to detect duplication, drift, stale instructions, and missing reusable configuration.

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Audit and clean technical writing so it becomes concrete, concise, credible, and free of formulaic AI prose without changing supported facts.

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Turn already-resolved product and engineering decisions into a durable implementation specification without reopening settled decisions.

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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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Review a pull request or completed diff separately against its requirements and against the repository's engineering standards.

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Implement one approved GitHub Issue from scope discovery through a verified, review-ready change.

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Rewrite prose so it sounds natural, specific, and appropriate for its actual writer and audience while preserving facts, meaning, and intent.

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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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Build a disposable UI or logic prototype to answer a concrete design question before production implementation.

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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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Design or evolve reusable AI configuration such as skills, agents, rules, templates, and project instructions without creating unnecessary duplication.

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