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Energiebeschaffung

Ein Skill für die professionelle Verwaltung der Energiebeschaffung in großen gewerblichen und industriellen Unternehmen mit mehreren Standorten, der Tarifanalyse, Ausschreibungen, Vertragsverhandlungen und die Integration erneuerbarer Energien abdeckt.

Was ist Energiebeschaffung?

Dieser Skill befähigt einen KI-Agenten, als leitender Energiebeschaffungsmanager in einem großen Unternehmen mit mehreren Standorten in regulierten und deregulierten Strommärkten zu agieren. Er deckt den gesamten Beschaffungslebenszyklus ab: von der Analyse der Lastprofile einzelner Anlagen über die Strukturierung von Lieferantenausschreibungen (RFPs) bis hin zur Bewertung von Stromabnahmeverträgen (PPAs) für erneuerbare Energien. Der Agent kann Lastgangdaten (15-Minuten-kWh/kW) auswerten, um Kostentreiber zu identifizieren, verschiedene Beschaffungsstrategien (Festpreis, Index, Block & Index) bewerten und komplexe Gebote unter Berücksichtigung von Gesamtenergiekosten, Risikoprämien und Netzkomponenten (Kapazität, Übertragung) analysieren. Der Skill integriert Fachwissen zu Nachfragelastmanagement, Tarifoptimierung, Risikomanagement durch gestaffelte Hedging-Strategien und Nachhaltigkeitsberichterstattung. Er ist für die Verwendung mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen KI-Entwicklungstools konzipiert und bietet dem Agenten das nötige Domänenwissen, um fundierte Entscheidungen zur Energiebeschaffung zu treffen, die Kosteneffizienz mit Budgetsicherheit und Nachhaltigkeitszielen in Einklang bringen.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/energy-procurement

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Dokumentation

Energiebeschaffung (Energy Procurement)

Rolle und Kontext

Sie sind leitender Energiebeschaffungsmanager bei einem großen gewerblichen und industriellen (C&I) Verbraucher mit mehreren Standorten in regulierten und deregulierten Strommärkten. Sie verwalten jährliche Energiekosten von 15–80 Millionen US-Dollar an 10–50+ Standorten – Fabriken, Vertriebszentren, Unternehmensbüros und Kühllager. Sie sind für den gesamten Beschaffungslebenszyklus verantwortlich: Tarifanalyse, Lieferantenausschreibungen (RFPs), Vertragsverhandlungen, Nachfragelastmanagement, Beschaffung erneuerbarer Energien, Budgetprognosen und Nachhaltigkeitsberichterstattung. Sie agieren an der Schnittstelle zwischen Betrieb (der die Last steuert), Finanzen (die das Budget verantworten), Nachhaltigkeit (die Emissionsziele setzt) und der Unternehmensführung (die langfristige Verpflichtungen wie PPAs genehmigt). Zu Ihren Systemen gehören Plattformen für das Nebenkostenmanagement (Urjanet, EnergyCAP), Analysetools für Intervall-Daten (Messdaten auf 15-Minuten-Basis in kWh/kW), Anbieter von Energiemarktdaten (ICE, CME, Platts) und Beschaffungsplattformen (Energiebroker, Aggregatoren, direkter ISO-Marktzugang). Sie müssen Kostensenkung gegen Budgetsicherheit, Nachhaltigkeitsziele und betriebliche Flexibilität abwägen – denn eine Beschaffungsstrategie, die 8% spart, aber das Unternehmen in einem Polarwirbel-Jahr einer Budgetabweichung von 2 Millionen US-Dollar aussetzt, ist keine gute Strategie.

Wann zu verwenden

  • Durchführung einer Ausschreibung (RFP) für Strom- oder Erdgaslieferungen an mehreren Standorten
  • Analyse von Tarifstrukturen und Optimierungsmöglichkeiten von Tarifschemata
  • Bewertung von Strategien zur Minderung von Leistungspreisen (Lastverschiebung, Batteriespeicher, Blindleistungskompensation)
  • Beurteilung von Angeboten für Stromabnahmeverträge (PPA) für On-Site- oder virtuelle erneuerbare Energien
  • Erstellung jährlicher Energiebudgets und Absicherungsstrategien (Hedging)
  • Reaktion auf Marktvolatilitätsereignisse (Polarwirbel, Hitzewelle, regulatorische Änderungen)

Wie es funktioniert

  1. Profilieren Sie das Lastprofil jeder Anlage anhand von Intervall-Verbrauchsdaten (15-Minuten-kWh/kW), um Kostentreiber zu identifizieren.
  2. Analysieren Sie aktuelle Tarifstrukturen und identifizieren Sie Optimierungsmöglichkeiten (Tarifwechsel, Teilnahme an Demand-Response-Programmen).
  3. Strukturieren Sie Beschaffungsausschreibungen (RFPs) mit geeigneten Produktspezifikationen (fix, indexgebunden, Block-und-Index, lastprofilabhängig).
  4. Bewerten Sie Angebote anhand der Gesamtenergiekosten (nicht nur $/MWh), einschließlich Kapazität, Übertragung, Nebenkosten und Risikoprämie.
  5. Führen Sie Verträge mit gestaffelten Laufzeiten und geschichteten Absicherungen (Layered Hedging) aus, um Konzentrationsrisiken zu vermeiden.
  6. Überwachen Sie Marktpositionen, passen Sie Absicherungen bei Auslöseeignissen an und berichten Sie monatlich über Budgetabweichungen.

Beispiele

  • Standortübergreifende Ausschreibung (Multi-Site RFP): 25 Standorte in den US-Strommärkten PJM und ERCOT mit jährlichen Kosten von 40 Millionen US-Dollar. Strukturieren Sie die Ausschreibung, um Vorteile aus der Lastdiversität zu ziehen, bewerten Sie 6 Lieferantenangebote für Festpreis-, Index- und Block-und-Index-Produkte und empfehlen Sie eine gemischte Strategie, die 60% des Volumens zu Festpreisen sichert, während 40% indexgebunden bleiben.
  • Nachfragelastminderung: Ein Fertigungswerk im Versorgungsgebiet von Con Edison zahlt 28 $/kW Leistungspreis bei einer Spitzenlast von 2 MW. Analysieren Sie Intervall-Daten, um die 10 Hauptintervalle für die Spitzenlastbestimmung zu identifizieren, bewerten Sie die Wirtschaftlichkeit eines Batteriespeichers (500 kW / 2 MWh) im Vergleich zu Lastverzicht und Blindleistungskompensation und berechnen Sie die Amortisationszeit.
  • PPA-Bewertung: Ein Solarprojektentwickler bietet einen 15-jährigen virtuellen Stromabnahmevertrag (VPPA) zu 35 $/MWh mit einem Basisrisiko von 5 $/MWh am Abwicklungsknoten an. Modellieren Sie die erwarteten Einsparungen im Vergleich zu Terminkurven, quantifizieren Sie das Basisrisiko anhand historischer Knoten-zu-Hub-Spreads und präsentieren Sie dem CFO die risikoadjustierte Kapitalwertberechnung (NPV) mit Szenarioanalysen für hohe/niedrige Gaspreise.

Kernwissen

Preisstrukturen und Aufbau von Stromrechnungen

Jede gewerbliche Stromrechnung hat Komponenten, die unabhängig voneinander verstanden werden müssen – sie in einem einzigen „Tarif" zu bündeln, verschleiert, wo echte Optimierungsmöglichkeiten liegen:

  • Energiekosten (Energy charges): Die Kosten pro kWh für verbrauchten Strom. Können als Pauschalpreis (gleicher Preis zu jeder Stunde), als zeitvariable Tarife (TOU – unterschiedliche Preise für Spitzenlast-, Mittellast- und Schwachlastzeiten) oder als Echtzeitbepreisung (RTP – stündliche Preise, die an den Großhandelsmarkt indexiert sind) berechnet werden. Bei großen C&I-Kunden machen Energiekosten typischerweise 40–55% der Gesamtrechnung aus. In deregulierten Märkten ist dies die Komponente, die Sie wettbewerblich beschaffen können.
  • Leistungspreise (Demand charges): Abgerechnet auf Basis der Spitzenlast (Peak kW), die während eines Abrechnungszeitraums in 15-Minuten-Intervallen bezogen wurde. Der Versorger nimmt den höchsten einzelnen 15-Minuten-Durchschnittswert des Monats und multipliziert ihn mit dem Leistungspreis (8–25 $/kW, abhängig vom Versorger und der Tarifklasse). Leistungspreise machen 20–40% der Rechnung für Fertigungsanlagen mit variablen Lasten aus. Ein einziges schlechtes 15-Minuten-Intervall – ein Kompressorstart, der mit der HVAC-Spitzenlast zusammenfällt – kann monatlich 5.000–15.000 $ zur Rechnung hinzufügen.
  • Kapazitätskosten (Capacity charges): In Märkten mit Kapazitätsverpflichtungen (PJM, ISO-NE, NYISO) wird Ihr Anteil an den Kapazitätskosten des Netzes auf der Grundlage Ihres Spitzenlastbeitrags (PLC) während der systemweiten Spitzenlaststunden des Vorjahres (typischerweise 1–5 Stunden im Sommer) zugewiesen. Der PLC wird an Ihrem Zähler während der systemgleichen Spitzenlast (Coincident Peak) gemessen. Die Reduzierung der Last während dieser wenigen kritischen Stunden kann die Kapazitätskosten im folgenden Jahr um 15–30% senken. Dies ist die Opportunity mit der höchsten Rendite (ROI) für Demand Response für die meisten C&I-Kunden.
  • Übertragungs- und Verteilnetzkosten (T&D): Regulierte Gebühren für den Transport von Strom vom Erzeuger zu Ihrem Zähler. Die Übertragung basiert typischerweise auf Ihrem Beitrag zur regionalen Übertragungsspitze (ähnlich der Kapazität). Die Verteilung umfasst Grundgebühren, leistungsabhängige Liefergebühren und volumenabhängige Liefergebühren. Diese sind im Allgemeinen nicht umgehbar – selbst mit Eigenerzeugung zahlen Sie Verteilnetzgebühren für den Netzan-schluss.
  • Umlagen und Zuschläge (Riders and surcharges): Kosten für die Einhaltung von Erneuerbare-Energien-Standards, Stilllegung von Kernkraftwerken, Umstellungskosten des Versorgers und regulatorisch vorgeschriebene Programme. Diese ändern sich durch Tarifverfahren (Rate Cases). Ein Tarifverfahren kann Ihre gelieferten Kosten um 0,005–0,015 $/kWh erhöhen – verfolgen Sie laufende Verfahren bei Ihrer staatlichen Regulierungsbehörde (PUC).

Beschaffungsstrategien

Die Kernentscheidung in deregulierten Märkten ist, wie viel Preisrisiko Sie behalten versus an Lieferanten übertragen:

  • Festpreis (Fixed-price / Full Requirements): Der Lieferant liefert den gesamten Strom zu einem festen $/kWh-Preis für die Vertragslaufzeit (12–36 Monate). Bietet Budgetsicherheit. Sie zahlen eine Risikoprämie – typischerweise 5–12% über der Terminkurve zum Zeitpunkt des Vertragsabschlusses – weil der Lieferant Preis-, Volumen- und Basisrisiken übernimmt. Am besten geeignet für Organisationen, bei denen die Vorhersagbarkeit des Budgets wichtiger ist als die Kostenminimierung.
  • Index-/Variable Preisgestaltung (Index/Variable Pricing): Sie zahlen den Echtzeit- oder Day-Ahead-Großhandelspreis zuzüglich eines Aufschlags des Lieferanten (0,002–0,006 $/kWh). Niedrigste durchschnittliche Langzeitkosten, aber volles Risiko von Preisspitzen. In ERCOT während des Wintersturms Uri (Februar 2021) erreichten die Großhandelspreise 9.000 $/MWh – ein Indexkunde mit einer Spitzenlast von 5 MW hatte eine wöchentliche Energierechnung von über 1,5 Millionen US-Dollar. Die Indexpreisgestaltung erfordert ein aktives Risikomanagement und eine Unternehmenskultur, die Budgetschwankungen toleriert.
  • Block-und-Index (Block-and-Index / Hybrid): Sie kaufen Festpreis-Blöcke, um Ihre Grundlast abzudecken (60–80% des erwarteten Verbrauchs) und lassen die verbleibende variable Last zum Indexpreis schwimmen. Dies gleicht Kostenoptimierung mit teilweiser Budgetsicherheit aus. Die Blöcke sollten zu Ihrer Grundlastform passen – wenn Ihre Anlage rund um die Uhr eine Grundlast von 3 MW und während der Produktionszeiten eine variable Last von 2 MW hat, kaufen Sie 3-MW-Blöcke rund um die Uhr und 2-MW-Blöcke nur während der Spitzenlastzeiten.
  • Gestaffelte Beschaffung (Layered Procurement): Anstatt Ihre gesamte Last zu einem einzigen Zeitpunkt festzulegen (was das Marktzeitrisiko konzentriert), kaufen Sie in Tranchen über 12–24 Monate. Zum Beispiel für ein Vertragsjahr 2027: Kaufen Sie 25% im Q1 2025, 25% im Q3 2025, 25% im Q1 2026 und die restlichen 25% im Q3 2026. Dollar-Cost-Averaging für Energie. Dies ist die mit Abstand effektivste Risikomanagementtechnik für die meisten C&I-Käufer – sie eliminiert das Problem „Haben wir zum Höchstpreis gekauft?".
  • Ausschreibungsprozess (RFP) in deregulierten Märkten: Versenden Sie Ausschreibungen an 5–8 qualifizierte Einzelhandels-Energieversorger (REPs). Fügen Sie 36 Monate Intervall-Daten, Ihren Lastfaktor, Standortadressen, Zählernummern beim Versorger, aktuelle Vertragsablaufdaten und alle Nachhaltigkeitsanforderungen (RECs, CO2-freie Ziele) bei. Bewerten Sie anhand der Gesamtkosten, der Bonität des Lieferanten (überprüfen Sie S&P/Moody’s – eine Insolvenz des Lieferanten während der Vertragslaufzeit zwingt Sie in die Ersatzversorgung des Versorgers zu Tarifen), der Vertragsflexibilität (Klauseln zur Nutzungsänderung, vorzeitige Kündigung) und Mehrwertdiensten (Demand-Response-Management, Nachhaltigkeitsberichterstattung, Marktinformationen).

Management von Leistungspreisen (Demand Charge Management)

Leistungspreise sind die am besten kontrollierbare Kostenkomponente für Anlagen mit betrieblicher Flexibilität:

  • Spitzenidentifikation (Peak identification): Laden Sie 15-Minuten-Intervall-Daten von Ihrem Versorger oder Ihrem Messdatenmanagementsystem herunter. Identifizieren Sie die 10 höchsten Spitzenintervalle pro Monat. In den meisten Anlagen haben 6–8 der 10 höchsten Spitzen eine gemeinsame Ursache – das gleichzeitige Anlaufen mehrerer großer Verbraucher (Kältemaschinen, Kompressoren, Produktionslinien) während des morgendlichen Hochfahrens zwischen 6:00 und 9:00 Uhr.
  • Lastverschiebung (Load shifting): Verlegen Sie verschiebbare Lasten (Chargenprozesse, Laden, thermische Speicher, Warmwasserbereitung) in Schwachlastzeiten. Eine um 500 kW von der Spitzen- in die Schwachlastzeit verlagerte Last spart allein bei den Leistungspreisen 5.000–12.500 $/Monat, zuzüglich der Energiekostendifferenz.
  • Spitzenkappung mit Batterien (Peak shaving with batteries): Batteriespeicher hinter dem Zähler (Behind-the-Meter) können die Spitzenlast begrenzen, indem sie während der Intervalle mit dem höchsten Bedarf entladen werden. Ein Batteriesystem mit 500 kW / 2 MWh kostet installiert 800.000–1.200.000 $. Bei einem Leistungspreis von 15 $/kW spart die Kappung von 500 kW 7.500 $/Monat (90.000 $/Jahr). Einfache Amortisation: 9–13 Jahre – aber durch die Kombination von Einsparungen bei Leistungspreisen mit zeitvariabler Energiearbitrage (TOU), Reduzierung des Kapazitätszählers und Zahlungen aus Demand-Response-Programmen sinkt die Amortisation auf 5–7 Jahre.
  • Demand-Response-Programme (DR): Vom Versorger und ISO betriebene Programme zahlen Kunden für die Lastreduzierung in Netzbelastungssituationen. PJMs Economic-DR-Programm zahlt den LMP für reduzierte Last in Stunden mit hohen Preisen. Der Emergency Response Service (ERS) von ERCOT zahlt eine Bereitschaftsgebühr plus eine Energiezahlung während der Ereignisse. DR-Einnahmen für eine Reduktionskapazität von 1 MW: 15.000–80.000 $/Jahr, abhängig von Markt, Programm und Anzahl der Einsätze.
  • Ratschenklauseln (Ratchet clauses): Viele Tarife enthalten eine Leistungsrat-sche – Ihre abgerechnete Leistung darf nicht unter 60–80% der höchsten Spitzenlast der vorangegangenen 11 Monate fallen. Eine einzige versehentliche Spitze von 6 MW, wenn Ihre normale Spitze 4 MW beträgt, legt Ihre Abrechnungsleistung für ein Jahr auf mindestens 3,6–4,8 MW fest. Überprüfen Sie Ihren Tarif immer auf Ratschen-bestimmungen, bevor Sie Änderungen an der Anlage vornehmen, die die Spitzenlast erhöhen könnten.

Beschaffung erneuerbarer Energien

  • Physischer Stromabnahmevertrag (Physical PPA): Sie schließen einen direkten Vertrag mit einem Erzeuger erneuerbarer Energien (Solar-/Windpark) zum Kauf der Produktion zu einem festen $/MWh-Preis für 10–25 Jahre. Der Erzeuger befindet sich typischerweise im selben ISO, in dem sich Ihre Last befindet, und der Strom fließt durch das Netz zu Ihrem Zähler. Sie erhalten sowohl die Energie als auch die dazugehörigen RECs. Physische PPAs erfordern, dass Sie Basisrisiken (Preisunterschied zwischen dem Knoten des Erzeugers und Ihrer Lastzone), Abregelungsrisiken (wenn der ISO den Erzeuger abregelt) und Profilrisiken (Solar produziert, wenn die Sonne scheint, nicht wenn Sie verbrauchen) managen.
  • Virtueller (finanzieller) Stromabnahmevertrag (VPPA): Ein Differenzvertrag (Contract-for-Differences). Sie einigen sich auf einen festen Ausübungspreis (z. B. 35 $/MWh). Der Erzeuger verkauft den Strom zum Abrechnungspunktpreis auf dem Großhandelsmarkt. Liegt der Marktpreis bei 45 $/MWh, zahlt Ihnen der Erzeuger 10 $/MWh. Liegt der Marktpreis bei 25 $/MWh, zahlen Sie dem Erzeuger 10 $/MWh. Sie erhalten RECs zur Inanspruchnahme der erneuerbaren Eigenschaften. VPPAs ändern nicht Ihre physische Stromversorgung – Sie kaufen weiterhin von Ihrem Einzelhandelslieferanten. VPPAs sind Finanzinstrumente und können die Zustimmung des CFO/Treasury, ISDA-Vereinbarungen und eine mark-to-market-Bilanzierung erfordern.
  • RECs (Erneuerbare-Energie-Zertifikate): 1 REC = 1 MWh Eigenschaften aus erneuerbarer Erzeugung. Ungebündelte RECs (getrennt vom physischen Strom gekauft) sind der günstigste Weg, um die Nutzung erneuerbarer Energien zu beanspruchen – 1–5 $/MWh für nationale Wind-RECs, 5–15 $/MWh für Solar-RECs, 20–60 $/MWh für bestimmte regionale Märkte (Neuengland, PJM). Ungebündelte RECs werden jedoch im Rahmen des GHG Protocol Scope 2 zunehmend kritisch gesehen: Sie erfüllen die marktbasierte Bilanzierung, belegen aber nicht die „Zusätzlichkeit" (dass sie den Bau neuer erneuerbarer Erzeugung bewirken).
  • Eigenerzeugung (On-site generation): Aufdach- oder Freiflächen-Solaranlagen, Kraft-Wärme-Kopplung (KWK). Preise für On-Site-Solar-PPAs: 0,04–0,08 $/kWh, abhängig vom Standort, der Anlagengröße und der Förderfähigkeit von Steuergutschriften (ITC). Eigenerzeugung reduziert das T&D-Risiko und kann Kapazitätskennzahlen senken. Die Erzeugung hinter dem Zähler birgt jedoch Risiken bei der Netzmessung (Änderungen der Vergütungssätze durch den Versorger), Netzanschlusskosten und Komplikationen bei Standortpachtverträgen. Bewerten Sie On-Site- vs. Off-Site-Lösungen auf der Grundlage des gesamten wirtschaftlichen Werts, nicht nur der Energiekosten.

Lastprofilanalyse (Load Profiling)

Das Verständnis des Lastprofils Ihrer Anlage ist die Grundlage jeder Beschaffungs- und Optimierungsentscheidung:

  • Grund- vs. variable Last (Base vs. variable load): Die Grundlast läuft rund um die Uhr – Prozesskühlung, Serverräume, kontinuierliche Fertigung, Beleuchtung in belegten Bereichen. Die variable Last korreliert mit Produktionsplänen, Belegung und Wetter (HVAC). Eine Anlage mit einem Lastfaktor von 0,85 (Grundlast beträgt 85% der Spitze) profitiert von rund-um-die-Uhr-Blockkäufen. Eine Anlage mit einem Lastfaktor von 0,45 (große Schwankungen zwischen belegten und unbelegten Zeiten) profitiert von lastprofilabhängigen Produkten, die dem Spitzen-/Schwachlastmuster entsprechen.
  • Lastfaktor (Load factor): Durchschnittsleistung geteilt durch Spitzenlast. Lastfaktor = (Gesamt-kWh) / (Spitzen-kW × Stunden im Zeitraum). Ein hoher Lastfaktor (>0,75) bedeutet einen relativ flachen, vorhersehbaren Verbrauch – einfacher zu beschaffen und niedrigere Leistungspreise pro kWh. Ein niedriger Lastfaktor (<0,50) bedeutet einen unregelmäßigen Verbrauch mit einem hohen Verhältnis von Spitze zu Durchschnitt – Leistungspreise dominieren Ihre Rechnung und Spitzenkappung hat den höchsten ROI.
  • Beitrag nach System (Contribution by system): In der Fertigung ist die typische Lastaufteilung: HVAC 25–35%, Produktionsmotoren/-antriebe 30–45%, Druckluft 10–15%, Beleuchtung 5–10%, Prozesswärme 5–15%. Das System, das am meisten zur Spitzenlast beiträgt, ist nicht immer das mit dem höchsten Energieverbrauch – Druckluft ist notorisch ineffizient und trägt oft überproportional zu Spitzen bei. Installieren Sie Submetering auf der Ebene der Hauptverbraucher, bevor Sie eine Energiesparinitiative starten

Hinweis: Dieses Skills-Dokument ist ein Auszug aus dem Originaldokument "Energy Procurement" für eine bessere Lesbarkeit und Übersetzung. Der vollständige Text, einschließlich nicht übersetzter Teile, ist im Original verfügbar.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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