スキルを探す

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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Connect to x.ruv.io, read federation channels and claims, or coordinate authorized work across Ruflo hosts with explicit identity and publishing boundaries.

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Choose and validate RuVector or AgentDB memory for an agent application, including provenance, isolation, retention and workload-specific retrieval benchmarks.

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Discover and integrate RuV Stack projects when the user asks where to begin with ruvnet, which RuV tools fit a goal, or how the stack fits together.

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Generate or evolve a repository-specific CLI, MCP and skills harness using MetaHarness, with bounded evaluation and explicit release authority.

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Evaluate proposed repository harness changes with pinned Darwin tools and explicit evidence limits.

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Turn a feature request into a minimal, file-level implementation plan before any code.

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Inspect repository session replay and verify configured MetaHarness field memory boundaries before reusing outcomes.

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

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

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

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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

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

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

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

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AI Manipulation Defense System implementation with Midstream, AgentDB, and lean-agentic

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