「net」の検索結果

Designs DevOps and platform engineering systems. Use when planning Kubernetes, Terraform, GitOps, CI/CD, observability, incident response, or cloud-native operations.

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Diagnoses stalled teams or agent hierarchies with Beer's VSM and Ashby's Law. Use when orchestrators overload, escalations pile up, or team boundaries need redesign.

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Designs approval and sandbox policy for local coding agents: permission modes, isolation, network and destructive-command guards. Use when setting approvals. Not cloud sandboxes.

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This skill should be used when the user asks to "write a comment for this LinkedIn post", "help me respond to this post", "what should I comment on this", "craft a LinkedIn comment", or when Genesis identifies high-value posts in the user's network worth engaging with. Also triggered by "how should I engage on LinkedIn" or "help me be more visible on LinkedIn".

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Tests a real web user flow with a browser by asserting semantic behavior, network and loading states, keyboard access, responsive layouts, and stable visual evidence. Use for browser bugs, end-to-end UI behavior, responsive or accessibility checks, and screenshot baselines. Not for static source review without a browser or for backend-only tests.

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Simplifies recently changed or explicitly scoped code while preserving observable behavior, error semantics, side effects, ordering, and public contracts. Use for readability cleanup, dead-code removal, reducing nesting, eliminating redundant wrappers, or making an implementation easier to maintain. Not for architecture redesign, new behavior, speculative cleanup, or a refactor without an adequate safety net.

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Audit the game for security vulnerabilities: save tampering, cheat vectors, network exploits, data exposure, and input validation gaps. Produces a prioritised security report with remediation guidance. Run before any public release or multiplayer launch.

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

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Ask the AgentDB bandit which RL algorithm / skill / pattern fits the current task best. Use at task start when there are multiple plausible approaches and you want the data-driven pick.

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

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

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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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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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Record a causal relationship between two memories in AgentDB — "X caused Y", "A supersedes B", "patch-foo depends-on patch-bar". Use when the user is documenting cause/effect, dependencies, supersessions, or after-action analysis.

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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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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges

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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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

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Search and manage hyperedges — n-ary relationships between memories. Use for swarm membership, multi-cause incidents, or any "this involves all of (A, B, C, D)" relationship that doesn't fit a binary edge.

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