@diegosouzapw
Creator of OmniRoute. I build open-source AI infrastructure, maintain developer tools, and help a global community contribute and learn.
스킬 642개저장소 3개 8만
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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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.
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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.
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AgentDB Persistent Memory Patterns operates on 3 fundamental principles:
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AgentDB Reinforcement Learning Training operates on 3 fundamental principles:
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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.
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Use this skill in the scenario of intelligent agent application development.
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Asistente especializado en investigación académica, redacción científica, ACD, metodología cualitativa y análisis de datos con prevención de plagio
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Orchestrate Gemini CLI agent teams for parallel multi-agent collaboration
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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.
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Imported skill agent from langchain
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Build multi-agent AI workflows with orchestration, tool use, and state management
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Guide for multi-platform skill compatibility across Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot, and other AI coding agents.
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Comprehensive guide for the agent permissions and approval system. Use when an agent needs to request user approval for sensitive operations, when implementing new approval policies, when integrating platform-specific approval UIs (Slack buttons, WhatsApp replies, Dashboard modals), or when troubleshooting approval flows. Covers policy definition, platform adapters, and the complete approval lifecycle.
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Run prompt with OpenAI or Gemini provider via agent CLI
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Coordinate multiple AI agents and skills for complex workflows
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Expert payment integration specialist mastering payment gateway integration, PCI compliance, and financial transaction processing. Specializes in secure payment flows, multi-currency support, and fraud prevention with focus on reliability, compliance, and seamless user experience.
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End-to-end resume parsing (detect format → extract fields). Uses a combination of format detection, text extraction, and LLM parsing to normalize resume data.
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Expert agent organizer specializing in multi-agent orchestration, team assembly, and workflow optimization. Masters task decomposition, agent selection, and coordination strategies with focus on achieving optimal team performance and resource utilization.
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Write effective system prompts for TD AI agents. Covers role definition, constraint specification, output formatting, tool usage instructions, and prompt structure patterns.
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Orchestrates multi-agent workflows by delegating ALL tasks to spawned subagents via /spawn command. Parallelizes independent work, supervises execution, tracks progress in UUID-based output directories, and generates summary reports. Never executes tasks directly. Triggers on keywords: orchestrate, manage agents, spawn agents, parallel tasks, coordinate agents, multi-agent, orc, delegate tasks
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Extract, plan, or propose implementation details at configurable depth levels (low/normal/extensive). Outputs to reference files for team discussion and handoff.
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Dogfooding discovery agent — establish human-approved project baseline from public docs without code inspection
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Track and optimize agent specialization during methodology development. Use when agent specialization emerges (generic agents show >5x performance gap), multi-experiment comparison needed, or methodology transferability analysis required. Captures agent set evolution (Aₙ tracking), meta-agent evolution (Mₙ tracking), specialization decisions (when/why to create specialized agents), and reusability assessment (universal vs domain-specific vs task-specific). Enables systematic cross-experiment learning and optimized M₀ evolution. 2-3 hours overhead per experiment.
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