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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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Web browser automation with AI-optimized snapshots for claude-flow agents

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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.

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Build or rebuild the ADR index + dependency graph by running scripts/import.mjs (handles v3-style and plugin-style ADR formats; one Bash call vs hundreds of MCP round-trips)

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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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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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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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Spawn nested sub-agents (agents that spawn sub-agents, up to depth=5) via Claude Code's native Task tool — for context-managed deep delegation

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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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Ruflo is a multi-agent orchestration platform for AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Gemini, Amp, +12 more). Use this skill when the user wants to (1) install/init ruflo in a project, (2) run multi-agent swarms with hierarchical coordination, (3) use ruflo's 314+ MCP tools for memory, routing, hooks, sub-agents, or workflows, (4) check ruflo status/version/doctor health, or (5) discover which of ruflo's 30+ plugins fits their task.

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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges

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Run an Anthropic Claude Managed Agent — a cloud agent harness (container + filesystem + tools), the cloud counterpart of the local wasm-agent runtime

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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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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Query AgentDB through the controller bridge -- semantic routing, hierarchical recall, causal graphs, context synthesis, pattern store/search

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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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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform

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Create and manage sandboxed WASM agents for isolated code execution

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Vector search via embeddings_* (large-scale HNSW) and ruvllm_hnsw_* (WASM router for ≤11 hot patterns), with RaBitQ 1-bit quantization for 32× memory reduction

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Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms

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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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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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