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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration

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

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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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Systematic exploratory QA testing of web applications — find bugs, capture evidence, and generate structured reports

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Convert PRDs to prd.json format for the Ralph autonomous agent system. Use when you have an existing PRD and need to convert it to Ralph's JSON format. Triggers on: convert this prd, turn this into ralph format, create prd.json from this, ralph json.

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Generate a Product Requirements Document (PRD) for a new feature. Use when planning a feature, starting a new project, or when asked to create a PRD. Triggers on: create a prd, write prd for, plan this feature, requirements for, spec out.

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Supermemory is a state-of-the-art memory and context infrastructure for AI agents. Use this skill when building applications that need persistent memory, user personalization, long-term context retention, or semantic search across knowledge bases. It provides Memory API for learned user context, User Profiles for static/dynamic facts, and RAG for semantic search. Perfect for chatbots, assistants, and knowledge-intensive applications.

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Build or update the code review knowledge graph. Run this first to initialize, or let hooks keep it updated automatically.

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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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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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15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline.

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Complete security architecture overhaul for claude-flow v3. Addresses critical CVEs (CVE-1, CVE-2, CVE-3) and implements secure-by-default patterns. Use for security-first v3 implementation.

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Achieve aggressive v3 performance targets: 2.49x-7.47x Flash Attention speedup, 150x-12,500x search improvements, 50-75% memory reduction. Comprehensive benchmarking and optimization suite.

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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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Domain-Driven Design architecture for claude-flow v3. Implements modular, bounded context architecture with clean separation of concerns and microkernel pattern.

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CLI modernization and hooks system enhancement for claude-flow v3. Implements interactive prompts, command decomposition, enhanced hooks integration, and intelligent workflow automation.

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

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

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Create new Claude Code Skills with proper YAML frontmatter, progressive disclosure structure, and complete directory organization. Use when you need to build custom skills for specific workflows, generate skill templates, or understand the Claude Skills specification.

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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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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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