その他のスキル

Persist and restore agent sessions across conversations with state snapshots

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Regulator-grade feature attribution for any LSTM/Transformer signal — single-entry PageRank ranks the top-K features that drove the prediction (ADR-126 Phase 6, ADR-123 single-entry PR)

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Run a mastering pass (LUFS loudness normalization + peak limiting) on an existing production

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Run the SPARC Specification phase — gather requirements, define acceptance criteria, identify constraints, and store the spec in memory

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Mean-variance portfolio optimization via Conjugate Gradient — 40-60× faster than the legacy Neumann path (ADR-126 Phase 3, ADR-123 Wedge 8)

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Extract MIDI/score from an existing production

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Verify witness chain integrity and detect provenance gaps

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Run `@metaharness/darwin evolve {repo}` to mutate a harness's seven policy surfaces (planner/contextBuilder/reviewer/retryPolicy/toolPolicy/memoryPolicy/scorePolicy), sandbox-score each variant, and promote only measured wins. The model is frozen; the harness evolves. Closes the loop ADR-150 opens (score+genome describe; evolve changes). Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent (ADR-150 + ADR-153 architectural constraints).

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ADR-152 — weighted similarity between two harness fingerprints (genome + score JSON). Returns overall score in [0,1] plus per-component breakdown (cosine over 9 numerics, categorical agreement over 4 enums, jaccard over agent_topology). Unblocks ADR-151 §3.2 Recommender, §3.3 Drift Detection, §3.5 Plugin Compat. Pure-TS, no `@metaharness/*` dep — preserves ADR-150's four architectural constraints.

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Create and manage Cognitum Seed device fleets with firmware policies

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Initialize federation on this node — generate keypair and configure peers

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Pathfinder traversal of the knowledge graph starting from a seed entity

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Validate pending migrations for foreign key consistency, rollback safety, and best practices

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Create and execute Goal-Oriented Action Plans (GOAP) with precondition analysis, cost optimization, and adaptive replanning

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Define and manage cognitive patterns for agent reasoning and decision-making

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Extract entities and relations from source files to build a knowledge graph

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7-section repo readiness report from `metaharness genome {path}`. Returns repo_type / agent_topology / risk_score / mcp_surface / test_confidence / publish_readiness. Pure-read; degrades gracefully (ADR-150).

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Register a Cognitum Seed device by endpoint and establish agent bridge

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Schedule persistent background workers via CronCreate

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Scaffold a custom AI agent harness via `metaharness new {name} --template {id} --host {id}`. Defaults to DRY-RUN (no writes) unless --confirm is passed. Refuses to write to the calling repo root or anywhere inside it. Honors ADR-150 architectural constraint + ruflo's "destructive-action confirmation" pattern.

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Track long-horizon objectives across multiple sessions with milestone checkpoints, progress persistence, and drift detection

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Pauses, resumes, or completes an AI team, or marks a run complete, while keeping its evidence. Use when the user asks to pause, stop, resume, wrap up, or close a team or run. Changes coordination state only and deletes nothing.

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Per-conversation cost view — list every session in cost-tracking with started-at, message count, top model, and total cost

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Multi-baseline counterfactual cost analysis. Compares actual session spend to hypothetical always-haiku / always-sonnet / always-opus routing baselines. Answers "is the routing earning its keep?" Negative savings flag over-escalation; positive savings quantify the router's win.

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