wan-huiyan

Um subagente revisor de código especializado, frequentemente provisionado sem uma ferramenta Bash, falha ao visualizar o código em revisões noturnas não supervisionadas, resultando em avaliações incorretas de 'limpo' e no envio de bugs reais.

Este padrão de orquestrador Fire-ASAP gerencia fluxos de trabalho autônomos multi-faixa por meio de gatilhos agendados, não agentes em sessão. É ideal para processos noturnos onde temporizadores fixos desperdiçam tempo se as faixas terminarem cedo, permitindo a consolidação assim que todas as faixas paralelas forem concluídas.

Integra os resultados de um painel de revisão estruturado em um documento de plano de implementação. Esta skill processa as saídas de revisões estruturadas, cruza os achados com o plano, classifica-os em categorias de ação, aplica edições e gera um resumo de rastreabilidade, sendo acionada por frases como "atualizar o plano com os resultados da revisão".

Execute um fluxo de trabalho autônomo noturno de descoberta de insights B-vs-C em paralelo, revelando descobertas surpreendentes a partir de dados para um cliente. É ideal para clientes que buscam insights inovadores, para equilibrar a criatividade de LLMs com rigor determinístico através de trilhas paralelas, e para tarefas que se encaixam em uma janela autônoma de 8 horas.

Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session

Fetch Google Trends data (search interest over time) via Claude-in-Chrome browser automation, including the multi-chunk daily-resolution stitching trick for date ranges longer than 90 days. Produces calibrated daily time series with provenance files. Use this skill whenever the user wants Google Trends data, search interest data, trend_category or trend_brand_share covariates, or mentions pytrends

Scout, document, and verify external data sources — both open/free and paid/licensed. Produces comprehensive reports with field-level schemas, API response structures, code snippets, and freshness rankings through a 5-phase workflow: brainstorm, research, build, verify, correct. Use this skill whenever the user wants to discover what external data is available, document data sources for a pipeline

Assess whether a training window can be extended by adding a new data source (e.g., CRM-only features to bypass behavioral data limitations). Use when: (1) the user asks "can we train on more data?", "how far back can we go?", "can we extend the training window?", or "our model only has N months of data", (2) a multi-output model has different effective training windows per output due to dynamic l

GitHub auto-close on squash-merge only catches ONE issue per PR even when the PR title/body says "Closes #447, #448, #449, #450". The first issue closes; the rest stay OPEN. Use when: (1) you opened a PR with a title or body listing multiple "Closes #X, #Y, #Z" references, (2) the PR squash-merged successfully (`gh pr view N --json state` = MERGED), (3) `gh issue list --state open` shows some of t

Fix "untracked working tree files would be overwritten by merge" errors when pulling after a squash merge. Use when: (1) `git pull` fails listing files that should already be on main, (2) you just squash-merged a PR and can't pull on another branch, (3) files from a merged branch appear as "untracked" blocking checkout or pull. The root cause is that squash merge creates new commits — the original

Plan and build dbt models from schema requirements, dashboard specs, or reporting briefs. Use this skill whenever: (1) someone provides a target schema, CSV spec, or dashboard requirements and asks to build a dbt model, (2) someone needs to map required dimensions and metrics to existing source tables in a dbt project, (3) someone asks "which source tables should I use for this report/dashboard/mo

Generate pixel art SVG illustrations for READMEs, docs, or slides. Use when user says "画像素图", "pixel art", "make an SVG illustration", "README hero image", or wants a cute visual.