agrobiology-requirements-reviewer | Verfasst einen strukturierten agrarbiologischen Bewertungsbericht (spec/analysis/agrobiology-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines Agrarbiologie-Experten mit starkem Fokus auf Indoor-Anbau, Zimmerpflanzen, Hydroponik und geschützten Anbau sowie Zier- und Nutzpflanzen auf fachliche Umsetzbarkeit und Vollständigkeit. Aktiviere diesen Agenten wenn Anforderungen für Pflanzendatenbanken, Zimmerpflanzen-Apps, Indoor-Farming-Systeme, Growbox-Steuerung, Hydroponik-Management, Pflanzenpflege-Apps, Bewässerungsautomatisierung, Schädlingserkennungs-Tools, Gewächshaus-Software oder ähnliche Anwendungen geprüft werden sollen. Nicht verwenden für Cannabis-Indoor-Grower-Praxisreviews (dafür cannabis-indoor-grower-reviewer); nicht für Casual-Houseplant-User-Empathiereviews (dafür casual-houseplant-user-reviewer); nicht für Outdoor-Beet-/Garten-Planung (dafür outdoor-garden-planner-reviewer); nicht für Frontend-Design-Reviews (dafür frontend-design-reviewer); nicht für Smart-Home-/HA-Reviews (dafür smart-home-ha-reviewer). |
cannabis-indoor-grower-reviewer | Verfasst einen strukturierten Praxis-Bewertungsbericht (spec/analysis/cannabis-indoor-grower-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines professionellen Indoor-Cannabis-Gärtners mit Fokus auf Growzelt-Workflow, Ertrags- und Qualitätsoptimierung, sowie tägliche Praxistauglichkeit der Software. Aktiviere diesen Agenten wenn Anforderungen darauf geprüft werden sollen, ob ein erfahrener Homegrower seinen kompletten Growzyklus (Keimung → Ernte → Cure) mit der Applikation effizient abbilden und optimieren kann. Nicht verwenden für allgemeine Pflanzen-/Agrarbiologie-Reviews (dafür agrobiology-requirements-reviewer); nicht für Casual-Houseplant-User-Sicht (dafür casual-houseplant-user-reviewer); nicht für Outdoor-Beet-/Garten-Planung (dafür outdoor-garden-planner-reviewer); nicht für Frontend-Design-Reviews (dafür frontend-design-reviewer); nicht für Smart-Home-/HA-Reviews (dafür smart-home-ha-reviewer). |
casual-houseplant-user-reviewer | Verfasst einen strukturierten Casual-User-Bewertungsbericht (spec/analysis/casual-houseplant-user-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines lustlosen, unwissenden Zimmerpflanzen-Besitzers ohne grünen Daumen, der die App nur nutzt um seine Pflanzen am Leben zu erhalten. Aktiviere diesen Agenten wenn Anforderungen darauf geprüft werden sollen, ob ein technisch durchschnittlicher Nutzer ohne botanisches Wissen seine Zimmerpflanzen mit minimalem Aufwand pflegen kann — also ob die App auch für die breite Masse alltagstauglich, verständlich und motivierend ist. Nicht verwenden für Cannabis-Indoor-Grower-Praxisreviews (dafür cannabis-indoor-grower-reviewer); nicht für allgemeine Pflanzen-/Agrarbiologie-Reviews (dafür agrobiology-requirements-reviewer); nicht für Outdoor-Beet-/Garten-Planung (dafür outdoor-garden-planner-reviewer); nicht für Frontend-Design-Reviews (dafür frontend-design-reviewer); nicht für allgemeine Zielgruppen-Analyse (dafür target-audience-analyzer). |
frontend-design-reviewer | Verfasst einen strukturierten Frontend-Design-Bewertungsbericht (spec/analysis/frontend-design-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines erfahrenen Frontend-Designers mit Fokus auf Responsive Design (Mobile/Tablet/Desktop), Kiosk-Modus (Bedienung mit verschmutzten Händen, Nase, Ellenbogen), Barrierefreiheit und praxisgerechte Oberflächen für den Einsatz in Gewächshäusern, Growräumen und Outdoor-Umgebungen. Aktiviere diesen Agenten wenn UI-Anforderungen, Wireframes, Mockups, Responsive-Layouts, Touch-Bedienkonzepte, Kiosk-Modi oder allgemeine Frontend-Design-Entscheidungen geprüft werden sollen. Nicht verwenden für React/MUI-Code-Optimierung im laufenden Frontend (dafür frontend-usability-optimizer); nicht für allgemeine Pflanzen-/Agrarbiologie-Reviews (dafür agrobiology-requirements-reviewer); nicht für Casual-Houseplant-User-Empathie (dafür casual-houseplant-user-reviewer); nicht für Cannabis-Indoor-Grower-Praxisreviews (dafür cannabis-indoor-grower-reviewer); nicht für Smart-Home-/HA-Reviews (dafür smart-home-ha-reviewer). |
frontend-usability-optimizer | Optimiert bestehende React/MUI-Formulare, Dialoge, Detail-Seiten und Listenansichten fuer maximale Usability. Arbeitet auf bereits implementiertem Code des Fullstack-Entwicklers und verbessert Feldanordnung, Gruppierung, Labels, Hilfstexte, Eingabetypen, Validierungs-Feedback, Leerzustaende, Ladezustaende, Tab-Reihenfolge, responsive Anpassungen und Informationshierarchie. Aktiviere diesen Agenten wenn bestehende Seiten, Formulare oder Dialoge fuer Endnutzer intuitiver, schneller bedienbar oder visuell klarer werden sollen — also nach der initialen Implementierung durch den Fullstack-Entwickler. Don't use for spec-level responsive/kiosk review — use frontend-design-reviewer. |
fullstack-developer | Erfahrener Full-Stack-Entwickler der Anforderungsdokumente unter Beruecksichtigung des definierten Tech-Stacks (Python 3.14+, FastAPI >=0.115, ArangoDB, TimescaleDB, Redis, Celery, pgvector/PostgreSQL 18, ONNX-Embedding-Service, LLM-Adapter (Anthropic/Ollama/OpenAI-kompatibel), React 19, TypeScript 5.9, MUI 7, Redux Toolkit, react-router-dom v7, Vite 6, Flutter, Kubernetes/Helm) in produktionsreifen Code umsetzt. Aktiviere diesen Agenten wenn Features implementiert, APIs erstellt, Datenbankschemas entworfen, Celery-Tasks geschrieben, React-Komponenten gebaut, RAG-Pipelines erweitert, LLM-Adapter implementiert, Helm-Charts erstellt oder bestehender Code refactored werden soll. Beachtet stets die Non-Funktionalen Anforderungen (NFR-001 bis NFR-010) und ALLE UI-NFRs unter spec/ui-nfr/. Nicht verwenden für reine Test-Reparaturen oder lint-only-Cleanup (dafuer unit-test-runner), nicht fuer Security-Audits an implementiertem Code (dafuer code-security-reviewer), nicht fuer UI-NFR-Detail-Compliance (dafuer frontend-usability-optimizer). |
gemini-graphic-prompt-generator | Generiert präzise, produktionsreife Gemini-Bildgenerierungs-Prompts für Icons, Illustrationen und Grafiken im Kamerplanter Corporate Design. Berücksichtigt Farbpalette (Primary Green #2e7d32/#66bb6a, Secondary Indigo #5c6bc0/#9fa8da), Light/Dark-Mode-Varianten, MUI-Design-Sprache und den Agrartech-Kontext der Anwendung. Aktiviere diesen Agenten wenn Icons, Illustrationen, Leerseiten-Grafiken, Onboarding-Bilder, Marketing-Material, Logos, App-Icons oder andere visuelle Assets erstellt werden sollen, die dem Corporate Design der Anwendung entsprechen. |
growing-phase-auditor | Prueft und korrigiert die Wachstumsphasen-/Lebenszyklus-Daten (bloom_months, direct_sow_months, harvest_months, sowing_indoor/outdoor, growth_phases, cycle_type, dormancy) aller Pflanzen im STECKBRIEF (spec/knowledge/plants/.md) auf biologische Korrektheit, chronologische Konsistenz und Vollstaendigkeit. Der Steckbrief ist die Quelle der Wahrheit; die Seed-YAML wird daraus generiert (plant-info-to-seed-yaml). Dieser Agent schreibt NICHT in plant_info_.yaml. Unterscheidet einjaehrige/zweijaehrige/mehrjaehrige sowie Indoor-/Outdoor-Arten. Aktiviere diesen Agenten wenn Pflanzenphasen im Steckbrief auf Luecken, fehlende Auspflanzung, falsche Bluetemonate, fehlende Erntephasen oder biologisch inkorrekte Phasenabfolgen geprueft und korrigiert werden sollen — typischerweise nach der Lebenszyklus-Bestimmung durch den plant-lifecycle-Skill. |
ha-integration-requirements-engineer | Erfahrener Home Assistant Entwickler und Smart Home Spezialist der bestehende Anforderungsdokumente (REQ/NFR) systematisch analysiert und daraus konkrete, implementierbare HA-Integrations-Anforderungen ableitet. Nutzt das Drei-Seiten-Modell (A: KP->HA Export, B: HA->KP Import, C: KP->HA Aktorik) und produziert strukturierte Anforderungsdokumente die als Implementierungsgrundlage fuer die kamerplanter-ha Custom Integration und die notwendigen Backend-Erweiterungen dienen. Aktiviere diesen Agenten wenn aus bestehenden REQ-Dokumenten HA-spezifische Integrationsanforderungen abgeleitet, die HA-CUSTOM-INTEGRATION.md erweitert, neue Entity-Mappings definiert, Coordinator-Strukturen entworfen, Event-Schemas spezifiziert oder Automation-Blueprints aus Domaenenlogik abgeleitet werden sollen. Don't use for reviewing existing HA specs — use smart-home-ha-reviewer. |
it-security-requirements-reviewer | Verfasst einen strukturierten IT-Security-Bewertungsbericht (spec/analysis/it-security-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines IT-Security-Experten. Bewertet Datensparsamkeit, Authentifizierung, Autorisierung, Datenschutz (DSGVO) und sichere Architektur. Aktiviere diesen Agenten wenn ein IT-Security-Bericht zu Anforderungen auf Sicherheitslücken, fehlende Zugriffskontrollen, übermäßige Datenerfassung, unzureichende Authentifizierung/Autorisierung, mangelnde Verschlüsselung oder DSGVO-Konformität erstellt werden soll. Nicht verwenden für die Pruefung von implementiertem Code (dafuer code-security-reviewer), nicht fuer technische Stack-Bewertung (dafuer tech-stack-architect), nicht fuer reine Widerspruchsanalyse zwischen REQs (dafuer requirements-contradiction-analyzer). |
kami-image-reviewer | Prueft EIN generiertes KAMI-Bild (PNG) visuell gegen die verbindliche Charakter-Referenz spec/design/KAMI-CHARACTER-REFERENCE.md und faellt ein maschinenlesbares Konformitaets-Verdikt (approved/rejected + Begruendung + Score), das es via scripts/kami/render.py verdict in den Pipeline-Zustand zurueckschreibt. Aktiviere diesen Agenten pro Bild aus der render.py worklist, um automatisch zu entscheiden, ob ein Bild den KAMI-Spezifikationen (Palette §3, Outline §3.2, Emotion §4.2, Groesse §5, Komposition §6, Verbotsliste §8) entspricht oder neu generiert werden muss. Nicht verwenden zum Verfassen von Prompts (dafuer nolte-media:graphic-prompt-generator), nicht zum Generieren von Bildern (dafuer nolte-media:image-generate bzw. render.py generate), nicht zum Vektorisieren (dafuer nolte-media:png-to-transparent-svg). |
knowledge-chunk-author | Erstellt und verbessert Knowledge-Base-Chunks (spec/knowledge/rag/**/*.yaml) fuer das RAG-System. Leitet fachliche Inhalte aus den Spezifikationen (spec/req/, spec/nfr/, spec/knowledge/rag/) ab, validiert gegen Topic-Synonym-Patterns und Benchmark-Fragen, und stellt sicher dass Chunks beim ersten Eval-Lauf bestehen. Aktiviere diesen Agenten wenn Knowledge-Gaps aus dem rag-eval-runner Report geschlossen, bestehende Chunks verbessert, oder neue Wissensgebiete fuer das RAG-System aufbereitet werden sollen. |
mkdocs-documentation | Erstellt und pflegt endnutzerfreundliche, mehrsprachige Dokumentation im MkDocs-Material-Format gemaess NFR-005. Aktiviere diesen Agenten wenn Dokumentationsseiten erstellt, aktualisiert oder uebersetzt werden sollen, wenn ADRs (Architecture Decision Records) geschrieben, die mkdocs.yml konfiguriert, API-Docs aus Docstrings generiert, Guides/Tutorials verfasst, oder die Docs-CI/CD-Pipeline eingerichtet werden soll. Auch geeignet fuer Changelog-Pflege, Versionierung mit mike, und Custom-Styling der Dokumentation. |
outdoor-garden-planner-reviewer | Verfasst einen strukturierten Outdoor-Garten-Bewertungsbericht (spec/analysis/outdoor-garden-planner-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines ambitionierten Gartenbesitzers und Gemeinschaftsgarten-Mitglieds, der seine Beete saisonal plant und mehrjährige Pflanzen überwintert. Aktiviere diesen Agenten wenn ein Outdoor-Garten-Persona-Bewertungsbericht erstellt werden soll — also zur Beurteilung, ob ein engagierter Hobbygärtner mit Freiland- und Gemeinschaftsgarten seinen gesamten Gartenzyklus (Voranzucht → Auspflanzen → Ernte → Überwinterung) mit der Applikation planen, dokumentieren und optimieren kann. |
plant-info-document-generator | Generiert detaillierte Pflanzen-Informationsdokumente anhand einer Nutzereingabe (Pflanzenname, Art oder Liste). Recherchiert botanische Daten, Pflegehinweise, Düngung, Phasen, Schädlinge, Nützlinge, Fruchtfolge und Mischkultur. Die Dokumente dienen als Grundlage für den Datenimport nach Kamerplanter (REQ-012) und decken alle relevanten Entitäten ab (Species, Cultivar, GrowthPhases, NutrientProfiles, CareProfile, IPM, Companion Planting). Aktiviere diesen Agenten wenn der Nutzer Pflanzen-Steckbriefe, Import-Dokumente, Pflegeanleitungen oder Kulturanleitungen für bestimmte Pflanzen erstellen lassen möchte. |
plant-info-to-seed-yaml | Konvertiert Pflanzen-Informationsdokumente (spec/knowledge/plants/*.md) in schema-konforme YAML-Seed-Eintraege (plant_info.schema.yaml). Extrahiert ausschliesslich Daten aus den Quelldokumenten — erfindet KEINE Werte. Fehlende Informationen werden als Kommentar markiert. Aktiviere diesen Agenten wenn fertige Pflanzendokumente in importierbare YAML-Seed-Daten konvertiert werden sollen. |
pr-to-develop | Bereitet einen GitHub Pull Request von einem Feature-Branch nach develop vor. Validiert lokal mit act, erstellt aussagekraeftige Titel und ausfuehrliche Beschreibungen, setzt passende Labels und wartet auf erfolgreiche CI. Aktiviere diesen Agenten wenn ein Feature-Branch in develop uebergefuehrt werden soll und ein qualitativ hochwertiger, CI-validierter Pull Request erstellt werden muss. |
rag-eval-runner | Fuehrt den RAG-Quality-Benchmark (Smoke oder Full) aus, interpretiert die Ergebnisse, klassifiziert Fehler nach Ursache (Retrieval, Generation, Synonym-Luecke, Knowledge-Gap), schreibt einen Analyse-Report nach test-reports/rag-eval/eval_report.md und implementiert priorisierte Verbesserungsmassnahmen direkt (Eval-Config, SYNONYM_GAP-Fixes in spec/rag-eval/topic_synonyms.yaml, QUESTION_AMBIGUITY-Fixes in spec/rag-eval/benchmark_questions.yaml). Verbleibende Massnahmen (KNOWLEDGE_GAP, RETRIEVAL_MISS, FALSE_POSITIVE-Chunk-Kontamination) werden im Report fuer den knowledge-chunk-author Agenten priorisiert vorgeschlagen. Aktiviere diesen Agenten wenn RAG-Evaluierungen ausgefuehrt, Ergebnisse analysiert, Quick-Wins implementiert oder die Wissensqualitaet systematisch verbessert werden soll. |
requirements-contradiction-analyzer | Analysiert Anforderungsdokumente (Markdown) im Repository auf Widersprüche zwischen funktionalen und non-funktionalen Anforderungen mittels RAG (Retrieval-Augmented Generation). Aktiviere diesen Agenten wenn du Anforderungen auf Konsistenz prüfen, Widersprüche finden, oder Anforderungsqualität sicherstellen möchtest. Geeignet für Requirements Engineering, Spezifikationsreviews und QA-Vorbereitung. Nicht für tech-stack-architektonische Reviews oder Spec-Status-Übersichten — dafür tech-stack-architect; nicht für Persona-/Audience-Analyse — dafür target-audience-analyzer oder Persona-Reviewer. |
seed-data-validator | Validiert die YAML-Seed-Daten und deren JSON-Schemas auf Datenqualitaet, Vollstaendigkeit, Schema-Konformitaet und fachliche Korrektheit. Prueft und erweitert bei Bedarf die YAML-Schemas unter schemas/. Arbeitet mit dem agrobiology-requirements-reviewer zusammen fuer botanische Tiefenpruefung. Aktiviere diesen Agenten wenn Seed-Daten auf fehlende Pflichtfelder, inkonsistente Enum-Werte, botanische Plausibilitaet, Referenz-Integritaet, Spec-Konformitaet oder Schema-Abdeckung geprueft werden sollen. Nicht für reine botanische Plausibilitätsprüfung — dafür agrobiology-requirements-reviewer; dieser Agent prüft Struktur + referenzielle Integrität + Schema und reicht botanische Findings als [AGROBIO-CHECK] weiter. Nicht für Generierung neuer Seed-Dokumente — dafür plant-info-document-generator/plant-info-to-seed-yaml. Nicht für Lebenszyklus-Bestimmung/-Audit — die passieren upstream im Steckbrief (plant-lifecycle-Skill bestimmt, growing-phase-auditor auditiert); dieser Validator prüft die daraus generierte YAML. |
smart-home-ha-reviewer | Verfasst einen strukturierten Smart-Home-HA-Integrationsbericht (spec/analysis/smart-home-ha-integration-review.md) zu Anforderungsdokumenten aus der Perspektive eines Smart-Home-Enthusiasten mit Fokus auf bidirektionale Home Assistant Integration. Trennt klar zwischen Anforderungen an eine Kamerplanter HA Custom Integration (HACS) und Anforderungen die Kamerplanter selbst umsetzen muss. Bewertet ob Automatisierungen auf Kamerplanter-Werte zugreifen, ob Sensoren/Entit\u00e4ten im HA-Dashboard darstellbar sind, ob HA-Sensorwerte in Kamerplanter verf\u00fcgbar sind, und ob die HA-Abh\u00e4ngigkeit vollst\u00e4ndig optional bleibt. Aktiviere diesen Agenten wenn ein Smart-Home-HA-Integrationsbericht zu Home-Assistant-Anbindung, MQTT-Integration, Sensor-Anbindung, Aktorik-Steuerung oder allgemeinen Smart-Home-Integrationsaspekten erstellt werden soll. Nicht f\u00fcr Anforderungs-Engineering der HA-Integration \u2014 daf\u00fcr ha-integration-requirements-engineer; nicht f\u00fcr HA-Integration-Implementierung/Sync \u2014 daf\u00fcr ha-integration-developer/ha-integration-sync und Skill deploy-ha; dieser Agent reviewt aus Smart-Home-Power-User-Perspektive und liefert einen Bewertungsbericht. |
target-audience-analyzer | Analysiert bestehende Anforderungsdokumente systematisch auf implizite und explizite Zielgruppen, identifiziert unterversorgte Nutzergruppen und neue Anwendungsgebiete. Aktiviere diesen Agenten wenn du Zielgruppen erfassen, Nutzerprofile ableiten, neue Marktsegmente identifizieren, Persona-Analysen durchführen oder die Marktabdeckung der bestehenden Anforderungen bewerten möchtest. Geeignet für Produktstrategie, Business Development, UX-Research und Requirements-Priorisierung. Nicht für autoritative Audience-Listen-Erstellung — dafür Skill nolte-shared:audience-identify (Hybrid-Pattern: audience-identify ist die Skill-Side für Audience-Catalog-Generation; dieser Agent ist tiefe Persona-Analyse pro Anforderungsdokument). Nicht für Persona-spezifische Reviews — dafür Persona-Reviewer-Agents (casual-houseplant-user-reviewer, cannabis-indoor-grower-reviewer, outdoor-garden-planner-reviewer, agrobiology-requirements-reviewer). |
tech-stack-architect | Verfasst einen strukturierten Tech-Stack-Bewertungsbericht (spec/analysis/tech-stack-review.md) als erfahrener Software- und Infrastruktur-Architekt. Prüft den definierten Technologie-Stack systematisch gegen alle funktionalen Anforderungen (REQ-), nicht-funktionalen Anforderungen (NFR-) und UI-NFRs und dokumentiert Lücken, Widersprüche, Überarchitektur, fehlende Komponenten und Technologierisiken. Aktiviere diesen Agenten wenn ein Tech-Stack-Bewertungsbericht erstellt werden soll — beim Validieren/Erweitern/Konsolidieren des Stacks gegen neue Anforderungen oder zum fundierten Bewerten einer Technologie-Entscheidung (Datenbankwahl, Framework-Auswahl, Infrastruktur-Komponente). Nicht verwenden für reine REQ-zu-REQ-Widerspruchsanalyse (dafuer requirements-contradiction-analyzer), nicht fuer Security-Spec-Audits (dafuer it-security-requirements-reviewer), nicht fuer agronomische Plausibilitaet (dafuer agrobiology-requirements-reviewer), nicht fuer Smart-Home-/HA-Spec-Bewertung (dafuer smart-home-ha-reviewer), nicht fuer Outdoor-Garden-Spec-Review (dafuer outdoor-garden-planner-reviewer). |
unit-test-runner | Fuehrt alle Unit-Tests (Backend pytest + Frontend vitest) und statische Analyse (Ruff, ESLint, TypeScript) aus, analysiert Fehler, schlaegt Fixes vor und stellt sicher, dass der Code merge-faehig ist. Aktiviere diesen Agenten nach Feature-Implementierung durch den Fullstack-Developer oder bei fehlgeschlagenen Tests. Nicht für taskfile-aware Lint+Typecheck+Test-Orchestrierung über das ganze Repo (Pre-PR/Pre-Release-Gate) — dafür Skill nolte-shared:quality-gate (Hybrid-Pattern: quality-gate ist Skill-Pendant für Pre-PR-Aggregat-Report; dieser Agent ist tiefere Lauf-und-Fix-Iteration im Implement→Test-Loop mit autonomen Test-Code-Edits). Nicht für E2E/Selenium-Tests — dafür nolte-engineering:e2e-test-generator/nolte-engineering:e2e-test-reviewer. |