「uv」の検索結果

Persist and restore agent sessions across conversations with state snapshots

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Test-Driven Repair — given a failing test, spawn a bounded headless `claude -p` (Read/Edit/Bash only) that makes the test pass without modifying it. Modeled on agent-harness-generator's ADR-175 Test-Driven Repair mode. Bounded cost via --max-budget-usd, bounded capability via --allowedTools. Closes the loop the TDD plugins didn't — we generate tests, this fixes the code to satisfy them.

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Walk through a complete GAIA benchmark→submit flow — from key resolution through HAL-compatible package generation

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Show federation health — peers, sessions, trust levels, and message metrics. Use when the user asks "is federation healthy?", "show peers", "federation status", or wants to inspect cross-installation agent connectivity.

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Reasoning-mode completion against DeepSeek's `deepseek-reasoner` model (R1) via /v1/chat/completions. Surfaces the model's chain-of-thought (`reasoning_content`) separately from the final answer (`content`), so callers can display or discard the CoT without re-parsing. Reads DEEPSEEK_API_KEY; degrades gracefully (exit 0 with status:degraded envelope) when unset or the API is unreachable. Ignores temperature/top_p per DeepSeek's spec for reasoner models.

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Detect and classify candlestick patterns from ingested OHLCV data

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Generate and maintain documentation with drift detection. Use when the user asks to write/update/refresh docs, detect doc drift against code, or schedule recurring documentation maintenance.

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Enterprise-review-grade threat model from `harness threat-model {path}`. Categorizes MCP-surface threats; emits `worst: 'clean'|'low'|'medium'|'high'` + per-threat findings. Pure-read.

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Run Ruflo background workers using Claude Code native /loop scheduling

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Manage `@metaharness/darwin` bench suites — `bench create {repo}` scaffolds a JSON suite from a repo's test corpus; `bench verify {suite.json}` checks suite well-formedness. Bench suites are the fixed evaluation corpora that `harness-evolve --bench {suite.json}` scores variants against, decoupling evolution from the repo's natural tests. Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent.

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Query federation audit logs with compliance filtering

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Schedule persistent background workers via CronCreate

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Scaffold a custom AI agent harness via `metaharness new {name} --template {id} --host {id}`. Defaults to DRY-RUN (no writes) unless --confirm is passed. Refuses to write to the calling repo root or anywhere inside it. Honors ADR-150 architectural constraint + ruflo's "destructive-action confirmation" pattern.

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Define and manage cognitive patterns for agent reasoning and decision-making

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Inspect and audit GEPA genomes via the `@metaharness/darwin/gepa` library entry (darwin 0.8.0) — load/validate a genome (default is the shipped cand-6 promotion), render the system prompt a genome compiles to, or classify failure modes in a run transcript. The `gepaOptimize` loop itself is library-only (bring your own evaluator) and not surfaced here — use `harness-evolve` for sandbox-scored evolution. Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent.

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Synthesize research findings from memory into structured reports with evidence grading, contradiction resolution, and actionable recommendations

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Auto-capture per-session token usage from the Claude Code session jsonl and persist to the cost-tracking namespace

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Create and manage a DDD bounded context with standard directory structure. Use when starting a new subdomain, splitting a monolith into bounded contexts, or scaffolding the domain/application/infrastructure layout for a fresh module.

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Create a new sequentially numbered database migration with up/down SQL files

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5-dimension harness readiness scorecard from `metaharness score {path}`. Returns harnessFit / compileConfidence / taskCoverage / toolSafety / memoryUsefulness + estCostPerRunUsd + scaffoldReady. Pure-read; subprocess invocation; degrades gracefully when MetaHarness is absent (ADR-150 architectural constraint).

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Copy learned patterns from another local project, or browse, download and publish patterns through the IPFS pattern marketplace. Use when a new project should start with patterns an older one already learned, or when sharing patterns with a peer.

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Read every docs/benchmarks/runs/*.json and surface drift in win rate, latency, escalation rate, and LLM-baseline cost over time

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Validate pending migrations for foreign key consistency, rollback safety, and best practices

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Create and adapt Dynamic Agentic Architecture agents that learn and evolve

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