「awe」の検索結果

Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

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

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Dependency management guidelines for Jarvy - crate selection criteria, feature flag best practices, version management, security auditing with cargo-audit and cargo-deny.

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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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Get a value from the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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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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Guide for integrating Agentica SDK with Claude Code CLI proxy

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

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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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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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Write effective AGENTS.md files for AI coding agents.

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AI assistant for creating clear, actionable task descriptions for GitHub Copilot agents

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Build stateful AI agents using the Cloudflare Agents SDK. Load when creating agents with persistent state, scheduling, RPC, MCP servers, email handling, or streaming chat. Covers Agent class, AIChatAgent, state management, and Code Mode for reduced token usage.

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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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Branch skill for building and improving agents. Use when creating new agents, adapting marketplace agents, validating agent structure, writing system prompts, or improving existing agents. Triggers: 'create agent', 'improve agent', 'validate agent', 'fix agent', 'agent frontmatter', 'system prompt', 'adapt agent', 'customize agent', 'agent examples', 'agent tools'.

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How to spawn, manage, message, and command subagents via gobby-agents.

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Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination

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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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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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Keeps repo-local agent instructions consistent by proposing updates to AGENTS.md when a user corrects the coding agent or asks to change AGENTS.md, CLAUDE.md, .claude/CLAUDE.md, or GEMINI.md.

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Create or update root and nested AGENTS.md files that document scoped conventions, monorepo module maps, cross-domain workflows, and (optionally) per-module feature maps (feature -> paths, entrypoints, tests, docs). Use when the user asks for AGENTS.md, nested agent instructions, or a module/feature map.

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Designing features for the "Action Era" that are AI-accessible by default

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

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