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概要と使いどころ
Execute a natural-language browser intent via page-agent (browser_act) when the target is easier to describe than to select — degrades gracefully when page-agent or an OpenAI-compatible LLM provider isn't configured
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UI test recipe -- composes browser-record (capture) + browser-replay (verify) so every test produces a replayable RVF artifact, not an ephemeral run
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Drive an authentication flow once, sanitize cookies through AIDefence, and vault a reusable cookie handle in browser-cookies for future sessions
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Single-shot programmatic dump of all cost data — total spend, per-tier, top session, budget status, federation aggregate. JSON or markdown.
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Generate a cost report showing token usage and USD costs by agent and model
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Route tasks through hooks_route, partition by Agent Booster availability, and report Tier 1 bypass utilization with $0 cost
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Diagnose Ruflo health, then report system, MCP server, and active-agent status without changing the installation
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Analyze token usage patterns and recommend cost optimizations with estimated savings
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One cost view across Claude Code, Codex and Grok on this machine — spend, tokens, cache hit ratio per provider and model, with unpriced models flagged. Use when asked "what did I spend", "how much did Codex cost", or to compare providers. Local logs only, nothing is sent.
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Read accumulated cost-tracking spend + budget config, compute utilization, emit 50/75/90/100% alert ladder
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Fill a web form by mapping field-name → value, with optional template lookup from browser-templates for known forms
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Plans and creates an AI team for a goal, with roles, a run that carries a unit budget, and bounded tasks. Use when the user asks to start, set up or staff a team, or to split a larger goal across roles. Records coordination state only; nothing is executed.
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Per-conversation cost view — list every session in cost-tracking with started-at, message count, top model, and total cost
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Snapshot delta between two cost-summary JSON outputs. PR-level cost regression detection — answers "what changed between these two specific snapshots?". Pairs with cost-summary's stable JSON contract.
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Composite CI gate — runs cost-budget-check + cost-burn + cost-anomaly + cost-projection in parallel and surfaces a single combined health status with max exit code. The operationally-useful entry point — one shell-out covers all four alert ladders.
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Wrap getTokenOptimizer().getCompactContext() to retrieve compacted ReasoningBank context for cost-analysis queries; report bridge-reported tokensSaved
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Creates, assigns, and updates tasks in an AI team run so work has one owner and one deliverable each. Use when the user asks to break down, assign, claim, block, or complete tasks in a run. Changes recorded task state only.
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Per-message cost breakdown within a single session. The drill-down companion to cost-anomaly — when an outlier session is flagged, this surfaces the specific expensive messages so operators can see whether the cost came from output tokens, cache writes, or model escalations.
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Burn-rate trend over time with optional drift-alert exit code. Bins session spend into buckets, surfaces window-over-window delta, and can exit 1 when latest bucket exceeds prior mean by a configurable %. Distinct from `cost-trend` (benchmark drift); this tracks PRODUCTION spend trajectory.
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Show AGNTCY/SLIM/CASA integration status — whether the optional SLIM runtime package is installed, whether a SLIM endpoint is configured, which transport is the default, and what the agntcy mod has seen this session. Use when the user asks "is AGNTCY configured?", "show SLIM/CASA status", or "is AGNTCY/IOC integration active?". Read-only; makes no network call.
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Run an autonomous /loop iteration -- check progress, work on next task, schedule next wake
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Sign, verify, and track fix-marker regressions over time using a deterministic Ed25519 witness manifest. Works in any project — clone the toolkit, run init, register fixes, regen on each release.
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Cost per million tokens on hardware you own (Ollama, llama.cpp, vLLM, LM Studio) from watts, electricity price, hardware price and measured tokens/second, and the utilisation at which local beats a hosted model. Use for local-vs-API break-even questions.
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Scan inputs for prompt injection, unsafe content, and adversarial attacks using AIDefence. Use when processing untrusted input (user submissions, API payloads, webhook data, tool outputs) before passing it to a model or executing it.
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