スキルを探す

Single owner of everything under docs/architecture/ — ADRs, architecture and design documents, and architecture diagrams. Routes each deliverable to the right engine: /mermaid-architecture for Markdown-native diagrams, /drawio-architecture for editable .drawio diagrams, and the optional archify skill for interactive standalone HTML diagrams (used only when already installed in the environment; never installed at runtime). Use whenever architecture documentation, ADRs, or architecture diagrams must be created or updated.

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Use when building a new MCP server in TypeScript, Python, or C# that exposes tools to LLMs.

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Use when reviewing code before it merges, whether written by an agent or a human.

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Use when the user asks to connect an AI agent to external apps via Composio, or when Composio CLI or MCP setup fails.

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Use when designing, redesigning, or improving a frontend interface in Angular, React, or Blazor. Use for landing pages, dashboards, components, forms, and responsive layouts that must work mobile-first and then scale to desktop.

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Use when generating or editing draw.io/diagrams.net architecture diagrams via MCP or native XML.

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Use when the user asks to implement an approved SPEC SDD using test-driven development.

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Use when auditing a repository for evidence-backed gaps between code, SPECs, architecture, and documentation — before a release, after a review, or when the user asks what is missing or divergent. Confirmed gaps become Draft SPECs via write-specs, a tracked GitHub Epic via create-issues, and orchestrated execution via orchestrator, with an explicit approval gate before any external action.

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Use when the user wants to improve architecture, consolidate tightly-coupled modules, or make a codebase more testable.

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Use when generating, documenting, or updating architecture diagrams, flowcharts, sequence, ER, class, or state diagrams using Mermaid in docs/architecture/.

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Use when planning the migration of a legacy system or monolith — analyzes the source codebase (current repo, or a repo URL cloned to a temp dir) and produces an evidence-based Strangler Fig migration plan with per-domain SPECs. Default target is .NET (Blazor WebAssembly, .NET MAUI, ASP.NET Core); other stacks allowed by user decision. Do NOT use to implement code or when approved SPECs already cover the migration.

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Use when the user wants to configure, authenticate, or use Google NotebookLM via the nlm CLI or MCP.

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Use when adding logging, metrics, tracing, or alerting to production code, or when a past incident lacks diagnostic data.

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Use when working with Obsidian vaults, notes, tasks, properties, bases, plugins, or themes.

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Central entry point of the afonsoft agent harness. Use when starting a new project, resuming an existing one, planning features/Epics/releases, or running any multi-step agent-driven work. Validates and reconciles SPECs (SDD), audits the codebase and harness for gaps (security, architecture, performance, hygiene), proposes improvements, fragments work into GitHub Issues, delegates implementation/QA/review to specialized skills, and re-validates everything until delivery. Also use to review unapproved SPECs, reconcile open GitHub Issues with code, or run a final gap check before closing a release.

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Use when the user asks for QA analysis, test planning, test cases, or root-cause analysis of a defect. Also use for post-merge PR review analysis: auditing recent closed PRs for Devin/GitHub/security bot comments, verifying whether requested corrections were applied, and turning pending fixes into SPECs.

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Use when raising code quality or test coverage across a .NET, Java, or Python repository.

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Use when starting a new .NET/Blazor/Angular MVP project in an empty repository.

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Use when analyzing SonarQube issues and turning them into SPEC SDDs and tracked GitHub Issues for TDD implementation.

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Use when auditing UI code for interface-guideline compliance (accessibility, forms, animation, images, performance, UX copy) and/or validating a deployed page against Lighthouse 95+ targets. Produces evidence-based findings (file:line + Lighthouse JSON) and turns confirmed pendencies into Draft SPECs via write-specs. Do NOT use to design/build UI from scratch (use design) or to fix findings inline — fixes go through the SPEC pipeline.

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Use when exposing a WordPress site to AI agents via MCP, or when WordPress MCP setup fails.

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Use when turning approved plans, specs, PRDs, or Epics into trackable GitHub Issues.

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Use when generating or updating a project README.md or CHANGELOG.md.

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Use when the user reports a hard bug, unexpected failure, or performance regression that needs root-cause analysis.

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