「awe」の検索結果

Delete a vector namespace and all its vectors. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Generate a project-specific AGENTS.md from a user goal, then confirm before overwriting.

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AgentHero AI - Hierarchical multi-agent orchestration system with PM coordination, file-based state management, and interactive menu interface. Use when managing complex multi-agent workflows, coordinating parallel sub-agents, or organizing large project tasks with multiple specialists. All created agents use aghero- prefix.

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Inter-agent communication for tmux sessions. Send and receive messages between AI agents.

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Generate a rules file for any AI coding agent. Interactive setup that scans installed skills, asks about workflow preferences, and writes a tailored instruction file for Claude Code, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, Roo Code, or Amp. Supports global (user-level), project team-shared, and project dev-specific scopes.

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Coinbase AgentKit - Toolkit for enabling AI agents with crypto wallets and onchain capabilities. Use for building autonomous agents that can execute transfers, swaps, DeFi operations, NFT minting, smart contract deployment, and gasless transactions via Smart Wallets.

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Comprehensive guide for building AI workflows, agents, and workforce systems with AgenticFlow. Use when designing workflows with various node types, configuring single agents, or orchestrating workforce collaboration patterns.

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Agentica server + Claude proxy setup - architecture, startup sequence, debugging

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Build Python agents with Agentica SDK - @agentic decorator, spawn(), persistence, MCP integration

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Write reliable prompts for Agentica/REPL agents that avoid LLM instruction ambiguity

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Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

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Guide for integrating Agentica SDK with Claude Code CLI proxy

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Design and implement agentic AI workflows and patterns. Covers ReAct, planning agents, tool use, memory systems, and multi-agent orchestration. Use when building autonomous AI agents, implementing complex task automation, or designing intelligent workflow systems.

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Transition from static LLM chats to autonomous agents that execute multi-step tasks. Use this when you need to automate cross-platform reports (e.g., Snowflake to Google Docs), build self-service tools for non-technical teams, or create "anticipatory" engineering workflows that draft PRs based on Slack discussions.

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AI agents as force multipliers for quality work. Core skill for all 19 QE agents using PACT principles.

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Build functional software prototypes and MVPs without deep technical skills by using AI agents as "developers in your pocket." Use this skill when you need to validate a new product concept, build custom back-office tools (e.g., a real estate data manager), or create high-fidelity demos to unblock engineering roadmaps.

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Design and operate multi-agent orchestration patterns (ReAct loops, evaluator-optimizer, orchestrator-workers, tool routing) for LLM systems. Use when building or debugging agent workflows, tool-use loops, or multi-step task delegation; triggers: agentic, multi-agent, orchestration, ReAct, evaluator-optimizer, tool-use, handoff.

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Provides the "how-to" for workflow / task execution orchestration. Defines methods for planning multi-phase task/workflows, implementing them through agent delegation, and managing artifacts.

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Patterns for multi-agent coordination, task decomposition, handoffs, and workflow orchestration. Best practices for building and managing agent systems.

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Audit codebase for agentic layer coverage and identify gaps. Use when assessing agentic layer maturity, identifying investment opportunities, or evaluating primitive coverage.

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Track and measure agentic coding KPIs for ZTE progression. Use when measuring workflow effectiveness, tracking Size/Attempts/Streak/Presence metrics, or assessing readiness for autonomous operation.

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Testing guidelines for Jarvy CLI - unit testing patterns, integration tests with assert_cmd, test environment variables, platform-specific testing, and CI coverage strategies.

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Security best practices and guidelines for the Jarvy CLI codebase - a cross-platform development environment provisioning tool that executes system commands with elevated privileges

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Transition from a hands-on "bricklayer" to a high-level "architect" by managing a fleet of autonomous AI agents. Use this when you need to scale engineering output with a small team, handle repetitive migrations/bug fixes, or onboard engineers to complex legacy codebases.

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