Walk the causal graph in AgentDB to explain why two memories are connected, or trace a root cause. Use when the user asks "why did X happen", "what led to Y", or after an incident.
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概要と使いどころ
Walk the causal graph in AgentDB to explain why two memories are connected, or trace a root cause. Use when the user asks "why did X happen", "what led to Y", or after an incident.
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Execute Cypher queries against AgentDB's graph backend. Use when the user wants to write a custom traversal that the standard tools don't cover, or when explaining graph state.
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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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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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Maximal Marginal Relevance rerank — get diverse top-k instead of redundant top-k. Use when standard search returns 5 near-duplicates, or when you want broader coverage of a topic.
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Store a memory in AgentDB — an episode (task + outcome + critique), a pattern, or a skill. Use when the user says "remember this", "save this for later", "add to memory", or when the agent has just succeeded/failed at a task and the lesson is worth keeping.
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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.
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Show AgentDB health — pattern count, embedder status, cache hit rate, learning gain since init. Use when the user asks "is agentdb working?", "how many memories?", "show agentdb stats", or after long-running sessions to confirm state.
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Initialize an AgentDB Cognitive Container (.rvf file) in the current project. Sets up storage, embedder config, and the agentdb MCP server. Use when the user is starting a new project that needs vector memory, or asks to "set up agentdb" / "init agentdb".
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Store memories in tier-aware hierarchical memory — working / short-term / long-term — and recall with tier filters. Use for working-set context that should fade, vs facts that should persist, vs patterns that should be searchable forever.
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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform
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Promote a validated pattern into a reusable Skill in AgentDB's skill library. Use when the same approach has worked 3+ times across episodes, or when the user explicitly says "make this a skill" / "save this as reusable".
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Ask the AgentDB bandit which RL algorithm / skill / pattern fits the current task best. Use at task start when there are multiple plausible approaches and you want the data-driven pick.
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Train one of AgentDB's 9 RL algorithms on a stream of episodes. Use when the user has accumulated successful/failed episodes and wants to derive a policy, or when a task type is repeated enough to benefit from RL routing.
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Search and manage hyperedges — n-ary relationships between memories. Use for swarm membership, multi-cause incidents, or any "this involves all of (A, B, C, D)" relationship that doesn't fit a binary edge.
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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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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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Search and inspect the harness memory namespace (HNSW + emergent-time decay).
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Turn a feature request into a minimal, file-level implementation plan before any code.
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Evaluate proposed repository harness changes with pinned Darwin tools and explicit evidence limits.
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Inspect repository session replay and verify configured MetaHarness field memory boundaries before reusing outcomes.
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Evaluate proposed repository harness changes with pinned Darwin tools and explicit evidence limits.
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