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Skill Claude CodeCodex

Arquiteto senior Raiz: platform, AI-first, data e LGPD. Desafia decisoes, traz benchmark, mede trade-offs e usa manual/state do ecossistema.

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Auditor sistematico do harness (skills/hooks/rules/MCP): drift, prompt injection risk, redundancia, violacao DoD, custo MCP. Produz HCS. Via /ag-9-auditar --include-harness.

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Audita a superficie MCP e skills de terceiros ANTES de instalar: tool poisoning, rug pull, dep nao pinada, segredo em config, injecao indireta em descricao de tool/skill. Offline por padrao.

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Auditor de Hooks React. Detecta violacoes das Rules of Hooks, deps faltando/excessivas em useEffect/useMemo/useCallback, candidatos a custom hook, useState que deveria virar useReducer. Use para audit qualidade React proativo.

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Maquina autonoma de saude arquitetural. 5D (STRUCTURE/COUPLING/DEBT/PATTERNS/SCALE), imports circulares, tech debt, consistencia. AQS >= 80.

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Maquina autonoma de Developer Experience. 5D (SETUP/DOCS/TYPES/TESTS/CI), onboarding em 10min, docs, TypeScript DX, testes, CI. DXS >= 80.

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Maquina autonoma de observabilidade. 5D (ERRORS/LOGS/METRICS/ALERTS/TRACES), Sentry, logging, Web Vitals, alertas, OTEL. OBS >= 75.

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Avaliacao tecnica de software externo antes de incorporacao. Analisa stack, qualidade, seguranca, dados e compatibilidade. Produz score Go/No-Go.

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Avalia qualidade UX de um projeto comparando screenshots reais contra a Design Library (24 solucoes + design system). Captura telas via Playwright, pontua aderencia a tokens/patterns, identifica desvios. Produz UX Compliance Report.

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QAT-Benchmark PDCA Orchestrator — executa benchmark de qualidade AI com dual-run (app vs baseline), triple-scorer, 8 dimensoes, Parity Index e ciclo PDCA de melhoria continua.

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Busca passagens aereas reais via Google Flights (fast-flights). Retorna tabela com cia, horarios, duracao e precos em BRL. Use when searching for flights, airfare, or travel options.

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Bug hunter proativo. Scan autonomo de anti-patterns, null refs, race conditions, type mismatches, error handling gaps. Diferente de ag-corrigir-bugs (reativo), este caca bugs ANTES de aparecerem.

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Captura tela e controla mouse/teclado em apps nativos macOS via router 3-tier (macos-use > macos-automator > computer-use). Para apps BROWSER, preferir Playwright MCP.

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Ciclo autonomo Test-Fix-Retest. Roda suite completa, documenta achados, corrige em sprints, re-testa ate convergencia. Max 3 ciclos.

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Spawna builder (ag-implementar-codigo) + validator (ag-revisar-codigo) em paralelo. Builder implementa, validator verifica em tempo real. Pattern de Boris Cherny.

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Bugfix unificado com auto-routing. Triage (classificar bugs), Fix (1 bug + 5 gates), Batch (2-5 bugs em sprints), Parallel (6+ bugs em Agent Teams).

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Corrige erros TypeScript com auto-routing. Scan (diagnosticar), Fix (batch incremental), Sweep (varredura com ratchet), Audit-any (auditoria proativa de any/inferencias fracas). Substitui workflow manual de typecheck.

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Cria novos agentes completos (agent + command + skill opcional). Gera frontmatter, instrucoes, quality gates. Use para criar agents novos, adicionar agXX ao sistema.

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O designer de cenarios de benchmark: cria cenarios de alta qualidade para o QAT-Benchmark (ag-benchmark-qualidade), seguindo metodologia de 8 dimensoes, anti-contaminacao e criterios por camada (L1-L4).

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O Scenario Designer: transforma features em cenarios QAT que simulam usuarios reais. Cada cenario e um contrato de qualidade com 4 camadas de validacao, golden sample e anti-patterns.

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O Scenario Designer de qualidade visual: transforma telas em cenarios UX-QAT com rubrics visuais, interacoes mapeadas, golden screenshots e anti-patterns documentados.

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Scaffolding completo: estrutura de pastas, configs, .env.example, CI base, README. Projeto nasce agent-ready.

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Cria, melhora e avalia skills com evals quantitativos. Use para criar/atualizar/otimizar skill, rodar evals, benchmark de performance, ou otimizar description para triggering.

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Agent

Analyze blind comparison results to understand WHY the winner won and generate improvement suggestions.