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概要と使いどころ
MAD-based outlier detection on session spend. Robust to the very outliers it hunts (unlike mean+sigma). Surfaces specific anomalous sessions with modified-z scores; optional --alert-on-outliers exit code for CI gates. Distinct from cost-burn (aggregate trend) — this answers "which INDIVIDUAL session is the outlier?".
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DEPRECATED in v0.2.0 -- use browser-extract instead; this is a thin shim for backward compatibility, kept as a shim and slated for removal in the next minor release
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Pauses, resumes, or completes an AI team, or marks a run complete, while keeping its evidence. Use when the user asks to pause, stop, resume, wrap up, or close a team or run. Changes coordination state only and deletes nothing.
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Replay a recorded session trajectory against the same URL or a mutated variant; uses browser-selectors embedding similarity to recover from DOM drift
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Detect and flag personally identifiable information (PII) in text, code, and configurations. Use before committing code, writing logs, storing data, or sending model responses that might contain emails, phone numbers, SSNs, API keys, or passwords.
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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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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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Reports an AI team's progress, blockers, task ownership, and recorded budget. Use when the user asks for status, what is blocked, who owns what, or how much of the budget is recorded as used. Read-only.
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Run one tick of the sales business-pod (ADR-164 §4.1, Phase 2). Loads templates/sales.json, validates it against the pod-schema, resolves agents against ruflo's agent registry, reserves budget via the Phase-2 file-based stub ledger (atomic SQLite tracker is Phase 3 per ADR-164.1), constructs per-agent dry-run prompts, posts a summary envelope to room "sales" via the federation_bbs_publish JSONL backing store, and emits a structured {podName, tickId, agentsRan, totalUsd, envelopeId, status} line for /loop ingestion. Dry-run by default; --live is reserved for Phase 3.
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Use learned patterns and current state to predict the optimal next action
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Checks an AI team run against its acceptance criteria using the evidence bundle. Use when the user asks whether the work is done or correct, or before completing a run. Separates verified evidence from agent claims.
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Read accumulated cost-tracking spend + budget config, compute utilization, emit 50/75/90/100% alert ladder
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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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Diagnose Ruflo health, then report system, MCP server, and active-agent status without changing the installation
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Run the corpus benchmark — booster locally, optional Gemini/Sonnet/Opus baselines — and persist a verifiable measured-vs-claimed table
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Analyze token usage patterns and recommend cost optimizations with estimated savings
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Run health checks on the Ruflo installation and fix common issues
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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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Stores approved context for one AI team and searches it later, with provenance. Use when the user asks to remember a decision, constraint, or fact for the team, or to recall what the team already knows. Memory is separate for each team and tenant.
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Forward-looking spend extrapolation. Computes a USD-per-day rate from the recent measurement window, projects to 7d/30d/90d/365d horizons, and surfaces "days until budget exhausted" when a budget is configured. Predictive counterpart to `cost-budget-check` (reactive).
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Open a named, traced browser session into an RVF cognitive container with a ruvector trajectory recording every action
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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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Generate a cost report showing token usage and USD costs by agent and model
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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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