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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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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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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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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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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning
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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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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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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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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management
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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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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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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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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform
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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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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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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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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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Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms
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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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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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Comprehensive GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management
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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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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 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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