「net」の検索結果

Evaluate proposed repository harness changes with pinned Darwin tools and explicit evidence limits.

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Inspect repository session replay and verify configured MetaHarness field memory boundaries before reusing outcomes.

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Turn a feature request into a minimal, file-level implementation plan before any code.

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Publish or update a static site (gh-pages) on GitHub Pages via GitHub Actions in any repo: text or pre-built HTML in, workflow set up, live URL verified. Don't use for CI test pipelines, framework/SSG builds, or Netlify/Vercel hosting.

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How the Strategist works with the user to turn their own trading idea into explicit rules, backtest it honestly on Hyperliquid candle and funding history, and paper-trade it on testnet through the desk lifecycle. Method only - the desk ships no strategies and makes no return claims. Use when the user wants to design, test, compare or paper-trade an idea.

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Complete security architecture overhaul for claude-flow v3. Addresses critical CVEs (CVE-1, CVE-2, CVE-3) and implements secure-by-default patterns. Use for security-first v3 implementation.

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15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline.

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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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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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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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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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Automated coordination, formatting, and learning from Claude Code operations using intelligent hooks with MCP integration. Includes pre/post task hooks, session management, Git integration, memory coordination, and neural pattern training for enhanced development workflows.

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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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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration

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Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic rollback system with 0.95 accuracy threshold for ensuring high-quality agent outputs and codebase reliability.

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Implement adaptive learning with ReasoningBank for pattern recognition, strategy optimization, and continuous improvement. Use when building self-learning agents, optimizing workflows, or implementing meta-cognitive systems.

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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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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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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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration

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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows

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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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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows

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