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Use ao desenvolver, depurar, implantar ou manter qualquer instância ou fork do CTFd. Aborda problemas como questões de stack Docker, desenvolvimento de plugins, erros CSRF 302, personalização de temas, migrações de banco de dados, configuração incorreta de proxy nginx, armadilhas do SQLAlchemy 1.4, infraestrutura de teste pytest ou respostas de API 500.

Utilize para encontrar, navegar ou instalar skills da comunidade, ou quando uma funcionalidade necessária pode estar disponível como uma skill do marketplace. É ativado por frases como "encontrar uma skill", "procurar skills", "instalar skill", "skillsmp" ou "marketplace".

Use ao iniciar tarefas de pesquisa, auditoria ou investigação que exijam cobertura de múltiplas fontes, como pesquisa de segurança, auditorias de código, análises aprofundadas de frameworks ou comparação de mercado. É ideal para solicitações que buscam uma análise exaustiva, completa ou de longo prazo.

Utilize ao construir ou aprimorar modelos de previsão de séries temporais, especialmente quando o usuário questionar sobre variáveis exógenas, características de calendário, estatísticas móveis, codificação cíclica, diferenciação ou escalonamento de features. Também é útil quando a precisão da previsão estagnou e novas features podem ser benéficas.

Utilize para geocodificar endereços, realizar geocodificação inversa de coordenadas, criar autocompletar de endereços ou integrar a busca de localização com dados do OpenStreetMap através da API Photon (photon.komoot.io).

Use ao melhorar pontuações do Lighthouse, reduzir tempos de carregamento de página, depurar gargalos de desempenho, otimizar Core Web Vitals para SEO, ou implementar APIs modernas de desempenho de navegador como View Transitions e Speculation Rules.

Use quando o usuário pede refinamento iterativo com portões de qualidade, quer comparar múltiplas abordagens e escolher a melhor, precisa de passes repetidos ou deseja a conclusão autônoma de listas de tarefas. Gatilhos: cook, let it cook, review loop, race approaches, ralph, iterate until done.

Use esta skill ao direcionar agentes de codificação LLM em tarefas de desenvolvimento substanciais, como estabelecer oráculos executáveis ou restringir a qualidade da saída. Também é útil para corrigir sistematicamente problemas recorrentes de qualidade ou arquitetura em códigos gerados por LLM.

Use ao testar SSRF em aplicações web, acessar serviços internos via SSRF, contornar filtros SSRF, auditar aplicações que buscam URLs fornecidas pelo usuário ou implementar prevenção de SSRF. Abrange SSRF cego e não cego, exploração de metadados em nuvem, contrabando de protocolo e estratégias de defesa.

Utilize quando uma decisão técnica envolve 2 a 4 opções distintas e o usuário busca uma recomendação, não uma exploração aberta. É ideal para cenários como 'X vs Y' ou 'A ou B', e deve ser evitado para análises abertas ou questões sem um conflito real.

Realiza pesquisa web, extração de conteúdo, rastreamento de sites e pesquisa com IA usando a API Tavily. Ideal para buscar resultados online, notícias, dados financeiros, extrair conteúdo de URLs ou fazer pesquisas multi-tópicos com citações.