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概要と使いどころ
Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui configuration. Use when new models are released on the router and need descriptions added to prod.yaml and dev.yaml. Triggers on requests like "add new model descriptions", "update models from router", "sync models", or when explicitly invoking /add-model-descriptions.
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Expert guidance for fine-tuning LLMs with Axolotl - YAML configs, 100+ models, LoRA/QLoRA, DPO/KTO/ORPO/GRPO, multimodal support
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Built-in MCP (Model Context Protocol) client that connects to external MCP servers, discovers their tools, and registers them as native Hermes Agent tools. Supports stdio and HTTP transports with automatic reconnection, security filtering, and zero-config tool injection.
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Set up a modded Minecraft server from a CurseForge/Modrinth server pack zip. Covers NeoForge/Forge install, Java version, JVM tuning, firewall, LAN config, backups, and launch scripts.
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Clone, create, fork, configure, and manage GitHub repositories. Manage remotes, secrets, releases, and workflows. Works with gh CLI or falls back to git + GitHub REST API via curl.
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Operate and maintain OpenViking server - configure, install, start, stop, and cleanup the server. Use when need to setup or manage OpenViking service deployment.
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Use when: User wants to extend Docker with custom tools, personalize the Docker environment, or set up user-specific Docker customization. Triggers: 'extend docker', 'docker-extend', 'add tools to docker', 'customize docker', 'add my tools to the container', 'personalize docker setup', 'docker user setup', 'install tools in docker'. Does: Interactively sets up Dockerfile.user and docker-compose.override.yml so users can add personal tools to their Docker environment without affecting maintainer files or committing user-specific config to git.
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Simplest distributed training API. 4 lines to add distributed support to any PyTorch script. Unified API for DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Automatic device placement, mixed precision (FP16/BF16/FP8). Interactive config, single launch command. HuggingFace ecosystem standard.
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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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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 GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management
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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning
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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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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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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis
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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform
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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking
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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows
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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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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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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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