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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows

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Review only changes since last commit using impact analysis. Token-efficient delta review with automatic blast-radius detection.

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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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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking

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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis

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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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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus

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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges

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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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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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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.

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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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Core module implementation for claude-flow v3. Implements DDD domains, clean architecture patterns, dependency injection, and modular TypeScript codebase with comprehensive testing.

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Implement adaptive learning with ReasoningBank for pattern recognition, strategy optimization, and continuous improvement. Use when building self-learning agents, optimizing workflows, or implementing meta-cognitive systems.

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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning

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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration

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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows

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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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Review a PR or branch diff using the knowledge graph for full structural context. Outputs a structured review with blast-radius analysis.

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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.

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Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms

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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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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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Interact with DeerFlow AI agent platform via its HTTP API. Use this skill when the user wants to send messages or questions to DeerFlow for research/analysis, start a DeerFlow conversation thread, check DeerFlow status or health, list available models/skills/agents in DeerFlow, manage DeerFlow memory, upload files to DeerFlow threads, or delegate complex research tasks to DeerFlow. Also use when the user mentions deerflow, deer flow, or wants to run a deep research task that DeerFlow can handle.

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