Implement comprehensive error handling for Python code paths to keep services resilient and user-friendly. Use when failures are currently silent or exceptions leak through.
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Refactor Python code to improve quality while keeping functionality intact. Use when cleaning up complexity, removing duplication, or tightening structure.
インストール方法を見るインストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Improve readability, maintainability, and testability without changing behavior.
Code quality improvements
dict/tuple blobs with Pydantic BaseModels where appropriateReduce complexity
Enhance maintainability
Optimize but stay Pythonic
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概要と使いどころ
Implement comprehensive error handling for Python code paths to keep services resilient and user-friendly. Use when failures are currently silent or exceptions leak through.
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Tabular and numerical data analysis with descriptive statistics and insights. Use when the user provides data, tables, CSVs, or numbers and wants analysis.
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Financial factsheet analysis with key metrics extraction and investment rationale
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Diagnose and fix CI failures without leaving your editor.
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Reproduce ai-repo PR checks locally with Poe and CI scripts, including per-package typecheck and coverage behavior. Use when validating changes before push or when user asks which local commands match CI.
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Ask clarifying questions before implementing to ensure Python requirements are understood. Use when a task lacks detail, dependencies are unclear, or multiple interpretations are possible.
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