スキルを探す

Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.

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Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster inference. Supports PyTorch native SDPA, flash-attn library, H100 FP8, and sliding window attention.

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Build, test, and debug Hermes Agent RL environments for Atropos training. Covers the HermesAgentBaseEnv interface, reward functions, agent loop integration, evaluation with tools, wandb logging, and the three CLI modes (serve/process/evaluate). Use when creating, reviewing, or fixing RL environments in the hermes-agent repo.

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Fast tokenizers optimized for research and production. Rust-based implementation tokenizes 1GB in <20 seconds. Supports BPE, WordPiece, and Unigram algorithms. Train custom vocabularies, track alignments, handle padding/truncation. Integrates seamlessly with transformers. Use when you need high-performance tokenization or custom tokenizer training.

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Trace bugs through call chains using knowledge graph

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Search context data(memories, skills and resource) from OpenViking Context Database (aka. ov). Trigger this tool when 1. need information that might be stored as memories, skills or resources on OpenViking; 2. is explicitly requested searching files or knowledge; 3. sees `search context`, `search openviking`, `search ov` request.

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Use when the user wants to rename, extract, split, move, or restructure code safely. Examples: "Rename this function", "Extract this into a module", "Refactor this class", "Move this to a separate file"

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Use when the user wants to know what will break if they change something, or needs safety analysis before editing code. Examples: "Is it safe to change X?", "What depends on this?", "What will break?"

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Use when the user asks about GitNexus itself — available tools, how to query the knowledge graph, MCP resources, graph schema, or workflow reference. Examples: "What GitNexus tools are available?", "How do I use GitNexus?"

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Delegate coding tasks to Blackbox AI CLI agent. Multi-model agent with built-in judge that runs tasks through multiple LLMs and picks the best result. Requires the blackbox CLI and a Blackbox AI API key.

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Use when the user wants to review a pull request, understand what a PR changes, assess risk of merging, or check for missing test coverage. Examples: "Review this PR", "What does PR #42 change?", "Is this PR safe to merge?"

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

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Generate images using nano-banana-2 MCP tools with best-practice prompting. Use this skill when the user asks to create, generate, or edit images.

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Advanced Hive Mind collective intelligence system for queen-led multi-agent coordination with consensus mechanisms and persistent memory

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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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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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Deep agentic-flow@alpha integration implementing ADR-001. Eliminates 10,000+ duplicate lines by building claude-flow as specialized extension rather than parallel implementation.

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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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Automated coordination, formatting, and learning from Claude Code operations using intelligent hooks with MCP integration. Includes pre/post task hooks, session management, Git integration, memory coordination, and neural pattern training for enhanced development workflows.

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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking

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

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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis

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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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