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概要と使いどころ
Build, test, inspect, install, and deploy MCP servers with FastMCP in Python. Use when creating a new MCP server, wrapping an API or database as MCP tools, exposing resources or prompts, or preparing a FastMCP server for Claude Code, Cursor, or HTTP deployment.
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Delegate coding tasks to Blackbox AI CLI agent. Multi-model agent with built-in judge that runs tasks through multiple LLMs and picks the best result. Requires the blackbox CLI and a Blackbox AI API key.
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Automates browser interactions for web testing, form filling, screenshots, and data extraction. Use when the user needs to navigate websites, interact with web pages, fill forms, take screenshots, test web applications, or extract information from web pages.
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Search context data(memories, skills and resource) from OpenViking Context Database (aka. ov). Trigger this tool when 1. need information that might be stored as memories, skills or resources on OpenViking; 2. is explicitly requested searching files or knowledge; 3. sees `search context`, `search openviking`, `search ov` request.
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This skill adds data(like resources) to OpenViking Context Database (aka. ov). Use when an agent needs to add files, data from URLs, or external knowledge during interactions. Trigger this tool when 1. is explicitly requested adding files or knowledge; 2. identifies valuable resources worth importing; 3. the user mentioned adding to OV/OpenViking/Context Database. This skill helps how to use CLI like `ov add-resource`, `ov add-skill` and `ov add-memory` to add resource data, skill files, memory files to OpenViking.
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Execute a phased implementation plan using subagents. Use when asked to execute, run, or carry out a plan — especially one created by make-plan.
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Review only changes since last commit using impact analysis. Token-efficient delta review with automatic blast-radius detection.
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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.
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Core module implementation for claude-flow v3. Implements DDD domains, clean architecture patterns, dependency injection, and modular TypeScript codebase with comprehensive testing.
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CLI modernization and hooks system enhancement for claude-flow v3. Implements interactive prompts, command decomposition, enhanced hooks integration, and intelligent workflow automation.
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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.
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Deploy your own Open-Inspect instance. Use when the user wants to set up, deploy, or onboard to Open-Inspect. Guides through repository setup, credential collection, Terraform deployment, and verification with user handoffs.
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Domain-Driven Design architecture for claude-flow v3. Implements modular, bounded context architecture with clean separation of concerns and microkernel pattern.
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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination
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Deep agentic-flow@alpha integration implementing ADR-001. Eliminates 10,000+ duplicate lines by building claude-flow as specialized extension rather than parallel implementation.
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MCP server optimization and transport layer enhancement for claude-flow v3. Implements connection pooling, load balancing, tool registry optimization, and performance monitoring for sub-100ms response times.
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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management
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Create new Claude Code Skills with proper YAML frontmatter, progressive disclosure structure, and complete directory organization. Use when you need to build custom skills for specific workflows, generate skill templates, or understand the Claude Skills specification.
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges
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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).
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Achieve aggressive v3 performance targets: 2.49x-7.47x Flash Attention speedup, 150x-12,500x search improvements, 50-75% memory reduction. Comprehensive benchmarking and optimization suite.
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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.
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