「som」の検索結果

Agent skill for release-swarm - invoke with $agent-release-swarm

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Create .agent/baseline.md and later compare against it. Use when capturing baseline build/lint/test results or investigating newly introduced findings.

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Coordinate multiple AI agents and skills for complex workflows

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Orchestrates multi-agent workflows by delegating ALL tasks to spawned subagents via /spawn command. Parallelizes independent work, supervises execution, tracks progress in UUID-based output directories, and generates summary reports. Never executes tasks directly. Triggers on keywords: orchestrate, manage agents, spawn agents, parallel tasks, coordinate agents, multi-agent, orc, delegate tasks

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Expert research analyst specializing in comprehensive information gathering, synthesis, and insight generation. Masters research methodologies, data analysis, and report creation with focus on delivering actionable intelligence that drives informed decision-making.

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Expert agent organizer specializing in multi-agent orchestration, team assembly, and workflow optimization. Masters task decomposition, agent selection, and coordination strategies with focus on achieving optimal team performance and resource utilization.

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Evaluate a codebase for agent-friendliness based on autonomous agent best practices. Use when asked to "evaluate for agents", "check agent readiness", "audit for autonomous execution", "assess agent-friendliness", or when reviewing infrastructure for unattended agent operation. Also use when asked about making a codebase more suitable for AI agents or autonomous workflows.

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Standardized branch creation with type detection, issue ID extraction, and worktree setup. Creates working branches (-WB) and integrates with selective-copy for clean PRs.

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Analyze the codebase to create a concise, LLM-optimized structured overview in .agent/map.md.

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Create new AgentOps skills via interactive interview. Supports from-scratch and clone modes with tiered complexity.

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North star guidance for the agent-resources project. Use this skill to understand project context, get inspiration for development decisions, and resolve uncertainty about feature priorities or design choices. Reference when asking 'why does this project exist?' or 'what should we optimize for?'

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Get external agent review and feedback. Routes Anthropic models through Claude Agent SDK (uses local subscription) and other models through OpenRouter API. Use for code review, architecture feedback, or any external consultation.

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Automatically applies when designing multi-agent systems. Ensures proper tool schema design with Pydantic, agent state management, error handling for tool execution, and orchestration patterns.

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Create/update .agent/constitution.md. Use when commands/boundaries/constraints must be confirmed before baseline or code changes. Draft v0 from repo evidence, then interview user.

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Analyze issues to identify the next work item and update focus.md. Enforces issue-first workflow and confidence-based batch limits.

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Ready-to-use prompt templates for specialized agents. Use when building n8n workflows, AI integrations, or sales materials. Contains structured prompts for automation-architect, llm-engineer, and sales-automator agents.

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Track and report agent invocation metrics including usage counts, success/failure rates, and completion times. Use for understanding which agents are utilized, identifying underused agents, and optimizing agent delegation patterns.

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Expert prompt engineer specializing in designing, optimizing, and managing prompts for large language models. Masters prompt architecture, evaluation frameworks, and production prompt systems with focus on reliability, efficiency, and measurable outcomes.

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Test strategy, execution, and coverage analysis. Use when designing tests, running test suites, or analyzing test results beyond baseline checks.

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Generate markdown reports from issues. Filter by type, priority, epic, date range. Supports summary, detailed, progress, completion, velocity, and backlog analysis views.

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Scan the current chat session for durable learnings (clarifications, corrections, decisions, pitfalls) and update .agent/memory.md. Use after critical review and before concluding work.

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Transform implementation plans into concise stakeholder-friendly summaries with file change overviews, component listings, and optional flow diagrams.

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Dogfooding discovery agent — establish human-approved project baseline from public docs without code inspection

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Maintain .agent state files. Use at session start, after meaningful steps, and before concluding: read/update constitution/memory/focus/issues/baseline consistently.

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