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Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking

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Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis

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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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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 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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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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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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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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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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Generate images using nano-banana-2 MCP tools with best-practice prompting. Use this skill when the user asks to create, generate, or edit images.

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Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination

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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus

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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.

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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform

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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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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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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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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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Build or update the code review knowledge graph. Run this first to initialize, or let hooks keep it updated automatically.

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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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投行 strategic-alternatives pitch book — trading comps / precedent transactions / valuation football field / DCF sensitivity / 战略选项矩阵 / 流程建议。改写 assets/template.html 保留 IB-specific chrome / disclosure bands / source labels。用于 Board / sell-side 讨论材料。**不是** VC 融资 deck。工作流改自 Anthropic financial-services Pitch Agent (Apache-2.0)。

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一句话主导的社交卡 — 论点 / 引言 / 原则 / 关键问句 / 一句话洞察占满版心，配 source / 章节标签 / 边注 / 三个锚点。必须按语义断行（不靠自动 wrap），至少一个锚点防止 floating。触发："做个引言卡 / 论点卡 / 金句卡 / 原则卡 / hero 问句卡"。NOT 长段落伪装成引言，NOT 空洞鸡汤口号，NOT 居中文字无任何锚点结构。

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