スキルを探す

Induce visual patterns from examples — few-shot visual reasoning, grid-based pattern recognition, and ARC-style inductive inference.

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LangChain memory integration including ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, and vector-based memory

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LangChain tool creation and integration utilities for agent systems

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LangChain chain composition including SequentialChain, RouterChain, and LCEL patterns

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Entity and fact extraction for user profiling and personalization

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CrewAI multi-agent orchestration setup for collaborative AI systems

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Perform closed-book frontier reasoning — complex problem solving from internalized knowledge without external retrieval or tool use.

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Microsoft AutoGen multi-agent configuration for conversational AI systems

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Use when about to claim work is complete, fixed, or passing, before committing or creating PRs. Evidence before assertions.

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Hugging Face transformer model fine-tuning and inference for intent classification

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Apply general knowledge reasoning across diverse domains — trivia, commonsense inference, analogy, and factual question answering.

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Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints between batches.

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HNSW vector search for pattern similarity retrieval and knowledge graph maintenance with PageRank scoring, community detection, and 3-tier memory management.

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Validate implementation quality through custom checklists, scoring against constitution standards, specification coverage, and producing remediation recommendations.

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Use when starting any conversation. Establishes how to find and use skills, requiring skill invocation before any response.

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Final completion discipline including summary generation, plan document updates, and confirmation that all success criteria from the original plan are satisfied.

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Execute work units through the rigorous 4-phase Metaswarm cycle (Implement -> Validate -> Adversarial Review -> Commit) with independent quality gate enforcement.

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Context priming before work (bd prime) and self-reflection after completion to extract patterns, gotchas, and decisions into the knowledge base.

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YAML frontmatter parsing and manipulation for .planning/ documents. Provides read, write, update, query, and validation operations on frontmatter blocks in GSD markdown artifacts.

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Resolve model profile (quality/balanced/budget) at orchestration start and map agents to specific models. Enables cost/quality tradeoffs by selecting appropriate AI models for each agent role.

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Multi-protocol consensus for agent swarms supporting Raft leader election, Byzantine fault tolerance, Gossip state propagation, and CRDT conflict-free merging.

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Urgent issue classification, root cause analysis, and fast-path routing for production hotfixes

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Plan structure validation, phase completeness checks, reference integrity verification, and artifact existence confirmation. Provides the structured verification layer ensuring GSD artifacts are well-formed and complete.

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Observation capture and retrieval across sessions. Stores decisions, discoveries, and bugfix patterns. Searchable via tags and relevance scoring.

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