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概要と使いどころ
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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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.
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Use when consolidating session signals into curated memory — four-phase loop ORIENT → GATHER → CONSOLIDATE → PRUNE. Triggers on 'mine my sessions', 'consolidate memory', 'review intake signals'.
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When shrinking always-loaded memory files (AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules) exceeding ~150 lines or ~4,000 chars — telegraph grammar, refuses sensitive paths, .original.md round-trip.
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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Erweitert automation-self-care um Letter Hooks, Preflight-Bootloader, Dokument-Traversierungsregeln und selbstheilende Prompt-Kontext- Anreicherung für KI-Agenten und CLIs ohne native, ereignisgetriebene JSON-Lifecycle-Hooks (wie Antigravity / Gemini CLI). Nutzen, wenn ein Agent Preflight-Regeln injizieren, vor Arbeitsbeginn Memory/Gardener durchsuchen, Verzeichnis-Dokument-Lesestrategien erzwingen (CLAUDE.md / AGENTS.md) oder Sidecar-Tasks dynamisch an Skills und Sicherheitsprotokolle routen soll.
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Verify someone else's code fix against your own live corpora (agent transcripts, sessions, memory files) before trusting or merging it. Use when an external PR or patch touches how transcripts, sessions or agent memory are read. Triggers: /corpus-bench, run it on our corpus, verify the fix on our transcripts, corpus bench.
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Use when an agent workflow needs deterministic recovery evidence for sandbox, MCP/tool, worker, checkpoint, memory, or orchestration failures.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Cross-session progress tracking, pattern extraction, and session resumption. Gives agents memory across sessions using markdown files in `.memory/pipeline/progress/`. Subsumes self-improving-agent — handles both implementation tracking AND experiential learning in one skill. Workflows invoke specific protocols by name.
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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.
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Use when a hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Create a new Hindsight-powered subagent with long-term memory. Use when the user wants a specialized agent that learns and remembers across sessions.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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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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Tell the user (or an agent) exactly what machine they are on — chip, cores, RAM, NPU TOPS, memory bandwidth, security posture, DSH tier, and the right Ollama model to pull. Refreshes the canonical profile at agents/core/.mesh/machine.json on every call. Reads the result via agents.core.machine — zero re-probing in application code.
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Reference for the Claude API / Anthropic SDK — model ids, pricing, params, streaming, tool use, MCP, agents, caching, token counting, model migration. TRIGGER — read BEFORE opening the target file; don't skip because it "looks like a one-liner" — whenever: the prompt names Claude/Anthropic in any form (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); the user asks about an LLM (pricing/model choice/limits/caching) — never answer from memory; OR the task is LLM-shaped with provider unstated (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). SKIP only when another provider is being worked on (overrides all triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama named in the query; OR `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` over the project hits (run this grep FIRST if no provider named — don't Read the file).
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Design AI agents with tools, memory, and reasoning. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-builder related tasks.
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Retrieve task-relevant project and global memory without loading everything. Load when the user asks what we decided, recall prior context, find memory about a feature, explain past rationale, resume a task, or check deferred ideas.
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