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概要と使いどころ
Triage GitHub issues by applying type, effort, priority, and area labels. Runs in an isolated context to avoid polluting the main conversation with issue details. Delegates to a specialized triage agent with label validation hooks.
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Save current task list for reuse across sessions
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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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Use when the user is debugging a bug, tracing an error, or asking why something fails. Examples: "Why is X failing?", "Where does this error come from?", "Trace this bug"
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Use when the user asks how code works, wants to understand architecture, trace execution flows, or explore unfamiliar parts of the codebase. Examples: "How does X work?", "What calls this function?", "Show me the auth flow"
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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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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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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis
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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 project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning
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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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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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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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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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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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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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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking
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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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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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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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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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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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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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