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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning

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Build or update the code review knowledge graph. Run this first to initialize, or let hooks keep it updated automatically.

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Interact with DeerFlow AI agent platform via its HTTP API. Use this skill when the user wants to send messages or questions to DeerFlow for research/analysis, start a DeerFlow conversation thread, check DeerFlow status or health, list available models/skills/agents in DeerFlow, manage DeerFlow memory, upload files to DeerFlow threads, or delegate complex research tasks to DeerFlow. Also use when the user mentions deerflow, deer flow, or wants to run a deep research task that DeerFlow can handle.

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

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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 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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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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Use when the user needs to run GitNexus CLI commands like analyze/index a repo, check status, clean the index, generate a wiki, or list indexed repos. Examples: "Index this repo", "Reanalyze the codebase", "Generate a wiki"

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

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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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Review only changes since last commit using impact analysis. Token-efficient delta review with automatic blast-radius detection.

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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

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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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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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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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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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Convert PRDs to prd.json format for the Ralph autonomous agent system. Use when you have an existing PRD and need to convert it to Ralph's JSON format. Triggers on: convert this prd, turn this into ralph format, create prd.json from this, ralph json.

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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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Advanced Hive Mind collective intelligence system for queen-led multi-agent coordination with consensus mechanisms and persistent memory

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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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Generate a Product Requirements Document (PRD) for a new feature. Use when planning a feature, starting a new project, or when asked to create a PRD. Triggers on: create a prd, write prd for, plan this feature, requirements for, spec out.

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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis

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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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