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Use when adding or repairing Spark regression tests for asynchronous ownership, cancellation, persistence, restart recovery, or cross-surface projections. Not a coverage campaign, performance benchmark, source-text policy check, or full delivery review.

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Use when a Spark feature needs repository-first research, explicit option selection, and an owner-aligned implementation plan before code changes.

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Use when a working Spark implementation should be simplified without changing its observed behavior, ownership, compatibility, or public contract.

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Use when a running Spark or DSH web service needs real-browser verification — page load, client-plugin boot errors, console errors, failed requests, or onboarding/dialog rendering — with the repository's own Playwright chromium.

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Use when a Spark change needs its authoritative owner, affected boundaries, risks, acceptance criteria, and smallest verifiable slice established before implementation or review.

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Use when a Spark branch or pull request needs final diff hygiene, validation selection, commit scope, remote topology, and readiness checked before publication.

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Use when Spark engineering knowledge must be placed, deduplicated, migrated, or validated across AGENTS, Notes, Roles, Skills, and Workflows.

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Use when a Spark implementation needs an evidence-based review for correctness, ownership, compatibility, failure handling, maintainability, and unnecessary complexity.

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Use when adding or updating Spark AI provider models or their compact and preflight metrics, especially baidu-oneapi, Grok, Claude, GPT, DeepSeek, OneAPI, context windows, output budgets, prices, thinking maps, or transports.

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