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概要と使いどころ
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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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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Build or update the code review knowledge graph. Run this first to initialize, or let hooks keep it updated automatically.
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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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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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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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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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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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Supermemory is a state-of-the-art memory and context infrastructure for AI agents. Use this skill when building applications that need persistent memory, user personalization, long-term context retention, or semantic search across knowledge bases. It provides Memory API for learned user context, User Profiles for static/dynamic facts, and RAG for semantic search. Perfect for chatbots, assistants, and knowledge-intensive applications.
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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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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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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking
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Review a PR or branch diff using the knowledge graph for full structural context. Outputs a structured review with blast-radius analysis.
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Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination
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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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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows
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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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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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Review only changes since last commit using impact analysis. Token-efficient delta review with automatic blast-radius detection.
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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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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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