「market」の検索結果

Delegates tasks to Z.ai GLM-5.x via the stock claude binary and an endpoint swap. Use when delegation-core selects GLM or a 1M-token context is needed.

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Delegates tasks to a locally served Muse Glimmer via ollama. Use when delegation-core selects glimmer or the prompt must not leave the machine.

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Delegates tasks to Gemini CLI implementing delegation-core for Google's models. Use when delegation-core selects Gemini or 1M+ token context is needed.

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Coordinates Claude agent teams via filesystem protocol. Use when orchestrating parallel agents with task dependencies. Do not use for single-agent tasks.

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Delegates execution to eight CLIs (Gemini, Qwen, MiniMax, GLM, Muse, Codex, OpenCode, Glimmer). Use for execution tasks. Do not use for secrets.

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Delegates tasks to the OpenAI Codex CLI (codex exec) via delegation-core. Use when delegation-core selects Codex or OpenAI credentials are already configured.

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Generates a Mermaid sequence diagram showing how data moves between components. Use when tracing request flows or documenting data transformation pipelines.

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Convenes a multi-LLM expert panel to pressure-test hard-to-reverse decisions. Use when reversibility score is low and adversarial review is warranted.

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Converts a specification into a phased, dependency-ordered implementation plan. Use after specification is complete and before execution begins.

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Executes implementation plans with progress tracking, checkpoint validation, and quality gates. Use after planning is complete and tasks are ready to implement.

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Guides project ideation via Socratic questioning to produce a validated brief. Use before specification when requirements are unclear.

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Generates a Mermaid dependency graph showing import relationships between modules. Use when analyzing coupling, finding circular deps, or planning refactors.

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Establishes CPU/GPU baselines before resource-intensive operations. Use before builds, training runs, or any task that pins cores or GPUs for over a minute.

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Guides when to ask clarifying questions versus proceed autonomously. Use to reduce unnecessary clarifying questions when intent is clear.

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Guide minimal code via a decision ladder with full safety, edge, and negative-case coverage. Use when adding code, choosing a dependency, or auditing a diff.

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Compresses verbose responses by removing filler and framing to save 200-400 tokens. Use when responses feel bloated or context is filling fast.

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Installs egregore watchdog daemon via launchd or systemd for autonomous relaunching. Use when setting up egregore on a new machine. Do not use on CI/CD runners.

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Detects architectural clusters and coupling boundaries via community detection on the code graph. Use when identifying module groupings or refactoring targets.

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Orchestrates the QUALITY pipeline stage for egregore work items, running code review, unbloat, and test updates. Use when running quality checks before a PR.

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Autonomous orchestrator for manifest work items through the development lifecycle. Use when running egregore to process a backlog automatically.

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Presents adaptive codebase challenge questions with multiple-choice and trace exercises. Use when testing contributor knowledge of the codebase.

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Generates a Mermaid class diagram showing types, inheritance, and composition. Use when visualizing class hierarchies or documenting a module public API.

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Builds the gauntlet knowledge base from AST extraction and AI enrichment. Use when initializing or refreshing codebase knowledge for challenges.

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Traces execution paths through the code graph with criticality scoring and Mermaid charts. Use when understanding how a function propagates through the system.

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