plurigrid

This skill should be used when the user asks to "create an agent", "add an agent", "write a subagent", "agent frontmatter", "when to use description", "agent examples", "agent tools", "agent colors", "autonomous agent", or needs guidance on agent structure, system prompts, triggering conditions, or agent development best practices for Claude Code plugins.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

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.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Fuzzing with AFL++ for comprehensive binary and source code fuzzing.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Amp Team Usage

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Advanced AgentDB: QUIC sync, multi-database, hybrid search, MMR, context synthesis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Implement affective valence as directional derivative of interoceptive energy landscapes for AI alignment. Use when building alignment-aware RL agents, validating GF(3) conservation in reward signals, training Langevin-based policies, or analyzing fold-change detection signals in POMDP environments.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Interleaves context from recently active Claude/Amp threads into current activity via random walk.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ABD quorum-based linearizable registers for distributed storage — the canonical crash-tolerant read/write protocol with precise RTT and message complexity.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ACSets (Attributed C-Sets): Algebraic databases with Specter-style bidirectional

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

This skill should be used when agents generate placeholder tokens like "pseudo-", "mock-", "temporary", "TODO", "demo-", or similar incompleteness markers. Detects substitution patterns in agent OUTPUT and triggers mandatory user interview instead of accepting incomplete work. Activates automatically on any output containing forbidden tokens.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

From Interverse transcript (Sep-Oct 2025):

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Retroductive hypothesis sampling via MCMC: given observations, importance-sample explanations weighted by P(observation|hypothesis) using Gay.jl colored particles as hypothesis candidates.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Adjunctions as universal arrows. Left ⊣ Right.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use AddressSanitizer to detect memory safety bugs in C/C++ programs. Identifies use-after-free, buffer overflow, memory leaks, and other memory errors.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Cloud laboratory platform for automated protein testing and validation. Use when designing proteins and needing experimental validation including binding assays, expression testing, thermostability measurements, enzyme activity assays, or protein sequence optimization. Also use for submitting experiments via API, tracking experiment status, downloading results, optimizing protein sequences for better expression using computational tools (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM), or managing protein design workflows with wet-lab validation.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Bridge active inference theory with robot control using K-Scale's JAX/MuJoCo stack. Use when connecting predictive coding to locomotion policies, mapping KL divergence minimization to RL training, applying mean field approximation to robotics state estimation, or implementing sim2real as inference about future observations.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Attributed C-Sets as algebraic databases. Category-theoretic data structures generalizing graphs and dataframes with Gay.jl color integration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Dynamically discover and load ACSet reference skills in dependency-optimal order using GitHub interactome analysis. Use when loading the acsets skill and needing its validation, generation, and coordination partners resolved automatically with GF(3) conservation guarantees.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ACSets (Attributed C-Sets): Algebraic databases with Specter-style bidirectional navigation. Category-theoretic formalism for relational databases.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Taxonomy of ACSet skills with morphisms to semantically similar categorical/relational skills

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Measure ACSets better than authors via surjectivity gadgets, Betti numbers, Möbius classification, and p-adic ultrametric distance

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Atlas of Agent Client Protocol (ACP) clients, agents, and OCapN/CapTP-grounded actors. Use when picking a coding agent surface, threading ACP over CapTP, locating the local Zoad implementation, or navigating the Hermes-as-OCapN-actor family.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。