Develop, adapt, review, test, and troubleshoot Nexent external memory provider plugins, including plugin.yaml manifests, searchable and ingestible provider protocols, error mapping, network-isolated unit tests, deployment configuration, and Mem0-based examples. Use when adding a new external memory vendor, changing an existing memory plugin, validating partner adapters, or diagnosing plugin discovery, authentication, retrieval, ingestion, or CI failures.
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ModelEngine-Group/nexent☆ 5,9182026年10月11日 更新
Use when designing, implementing, debugging, or reviewing Nexent relational schemas, FastAPI endpoints, backend services, database access, SQL migrations, or backend/SDK configuration. Includes table/field naming, types, JSONB boundaries, audit fields, keys, and indexes even before code paths exist. Skip frontend-only work and unrelated SDK algorithms.
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ModelEngine-Group/nexent☆ 5,9182026年10月11日 更新
Maintain the legacy implementation-oriented Nexent Python unit tests under test/backend, test/sdk, and test/ext_components. Use for pytest fixtures, lookup-site mocking, async behavior, isolation, and regression assertions in those existing suites. Do not create or maintain the requirement-driven D1-D5 baseline, automation, or manifest.
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Run the Nexent requirement or bug lifecycle from SPEC analysis through feature catalog and D1-D5 case design, product implementation, fixed test implementation, local verification, and delivery evidence. Use for features, fixes, refactors, APIs, UI, and model or Agent runtime changes.
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Create and maintain Nexent's requirement-driven feature catalog, D1-D5 structured cases, change records, fixed automation, implementation manifest, generated Excel baseline, migration inventory, and Mock/Real execution declarations. Use for requirements, bug regressions, test implementation, V5 migration, or formal test-asset consistency work. Excludes the Legacy UT suite.
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Create, refine, and optimize high-quality YAML prompts for AI assistants. Use when working with prompt templates, system prompts, agent prompts, or any prompt engineering tasks. Provides structure guidelines, template patterns, and quality standards for YAML-based prompts.
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