コーディング規約、フレームワーク、リファクタリング、コードレビュー（1.4万 件）
概要と使いどころ
Token-optimized structural code search using tree-sitter AST parsing. Use instead of reading full files when you need to understand code structure, find functions, or explore a codebase efficiently.
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Triage GitHub issues by applying type, effort, priority, and area labels. Runs in an isolated context to avoid polluting the main conversation with issue details. Delegates to a specialized triage agent with label validation hooks.
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Plan safe refactors using blast radius and dependency mapping
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Trace bugs through call chains using knowledge graph
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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration
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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.
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Build or update the code review knowledge graph. Run this first to initialize, or let hooks keep it updated automatically.
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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).
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Use when the user needs to run GitNexus CLI commands like analyze/index a repo, check status, clean the index, generate a wiki, or list indexed repos. Examples: "Index this repo", "Reanalyze the codebase", "Generate a wiki"
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Use when the user is debugging a bug, tracing an error, or asking why something fails. Examples: "Why is X failing?", "Where does this error come from?", "Trace this bug"
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Use when the user asks how code works, wants to understand architecture, trace execution flows, or explore unfamiliar parts of the codebase. Examples: "How does X work?", "What calls this function?", "Show me the auth flow"
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CLI modernization and hooks system enhancement for claude-flow v3. Implements interactive prompts, command decomposition, enhanced hooks integration, and intelligent workflow automation.
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.
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Comprehensive GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management
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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning
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Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic rollback system with 0.95 accuracy threshold for ensuring high-quality agent outputs and codebase reliability.
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MCP server optimization and transport layer enhancement for claude-flow v3. Implements connection pooling, load balancing, tool registry optimization, and performance monitoring for sub-100ms response times.
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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination
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在Python 2.7环境下解析Windows目录链接（Junction）或符号链接的真实物理路径。提供基于PyWin32 API和PyQt4/5 QProcess调用cmd命令的两种解决方案，解决os.path.realpath失效及输出解析问题。
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编写Python脚本以定时监控Windows主机的CPU和内存使用率，并按指定格式（时间点、CPU占用率、内存占用率）记录日志。
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根据用户提供的页面列表和业务需求，生成基于Vue前端和Java Spring Boot后端的网站构成文档及详细实现方案。
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将UCS-2编码的十六进制字符串（通常来自短信PDU或AT指令）转换为可读的中文字符串。
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用于递归扫描磁盘文件结构，自动跳过无权限或无效路径的文件，并通过JSON序列化与Base64编码进行数据传输的Python脚本生成技能。
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