「lab」の検索結果

Use when manage multiple local CLI agents via tmux sessions (start/stop/monitor/assign) with cron-friendly scheduling.

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Browse, preview, and install AOS Core, ECC and Scenario skills and agents from a local web UI. Use when exploring or adding new skills to a project.

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Reference for how BDB structures autonomous software engineering work — the seven-node dispatcher graph (Architect, TechLead, UI/UX, Engineering, Media/EventTech, Reviewer, Shipping) that /startcycle-graph actually runs. Use when you need the high-level lifecycle framing without inventing your own process.

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Use when generating 3D meshes, executing text-to-CAD, or reconstructing scenes via TRELLIS, TripoSR, or Text-to-CAD local engines.

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AI-driven data extraction from 55+ Actors across all major platforms. This skill automatically selects the best Actor for your task.

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API design principles and decision-making. REST vs GraphQL vs tRPC selection, response formats, versioning, pagination.

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Utilizes the After Effects MCP servers (after-effects-mcp and ae-mcp) to create compositions, layers, masks, keyframe animations, and run ExtendScript.

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Use when running the autonomous multi-agent build pipeline after /bdbrainstorm or /grill-me, when the user types /startcycle-graph or "run a startcycle", or when a task needs durable state, a review repair loop and an automated quality gate. Routes to the startcycle-dispatch Dynamic Workflow, which reads production_artifacts/state.json and invokes Architect, TechLead, UI/UX, Engineering, Media/EventTech, Reviewer, and Shipping in turn per .agents/graph.md's edge table — the agents never invoke each other.

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Master software architect specializing in modern architecture

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Harness patterns for coding agents — memory, permissions, context engineering, delegation, skills, hooks, bootstrap.

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Utilizes the Blender MCP server and addon to build 3D assets, apply materials, inspect scenes, and script bpy.

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agenttrail: live map of a multi-agent build in the browser: which plan component is being worked on, by which agent or harness, what is done and what is stuck. Use when a multi-agent pipeline starts (/startcycle, /startcycle-graph, /teamwork-preview) or after a plan-canvas approve, when the user asks to see what the agents are doing ("live map", "build board", "who is running now"), or by yourself whenever a multi-agent run is under way — no user prompt needed.

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Use when the user wants to build and deploy a project to a real server via rsync over SSH — "deploy this", "push the build live", "sync to production". Not for git push/PR workflows, and not a replacement for a real CI pipeline; this is the direct-deploy path.

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AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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Use when global skill for BDB Synapse (3D Codebase Visualizer) integration.

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Every product will be AI-powered. The question is whether you'll build it right or ship a demo that falls apart in production.

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Interview a project folder into AOS and write the result: a stable slug and domain in .aos/project.json, an OpenWiki wiki that is actually watched and does not index junk, memB memory bound to the slug, a Synapse map, AGENTS.md with its harness symlinks, and optionally CI and issue triage.

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Use when one Claude Code session must supervise several others on this machine — adopting sessions the user started by hand, or spawning workers itself. Covers roster, status requests, a GO board, idle notices, and the GO-token protocol. Works with AOS alone; the AO daemon is optional.

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Use when brainstorming or planning live event technology, show control, and real-time media systems (TouchDesigner, Resolume, grandMA3).

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Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling.

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Utilizes native Rust/Node and Python-based computer-use-mcp servers to control macOS, Windows, and Linux desktops.

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Utilizes the Adobe Suite MCP servers (adobe_mcp.py and adobe_uxp_mcp) to automate Photoshop, Illustrator, Premiere Pro, and After Effects using ExtendScript and UXP WebSocket bridges.

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Use when a hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).

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Standards and workflows for writing, formatting, sanitizing, and publishing high-quality GitHub repositories, complementing openwiki-skill.

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