「omni」の検索結果

Expert LLM architect specializing in large language model architecture, deployment, and optimization. Masters LLM system design, fine-tuning strategies, and production serving with focus on building scalable, efficient, and safe LLM applications.

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Refactor bloated AGENTS.md, CLAUDE.md, or similar agent instruction files to follow progressive disclosure principles. Splits monolithic files into organized, linked documentation.

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Layer 4: Learning and Pattern Extraction for Cognitive Surrogate Systems

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Create and optimize Claude Code subagent files (.claude/agents/*.md) following official best practices. Use when user asks to create a subagent, agent file, custom agent, or needs help structuring agent files with YAML frontmatter.

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Expert knowledge synthesizer specializing in extracting insights from multi-agent interactions, identifying patterns, and building collective intelligence. Masters cross-agent learning, best practice extraction, and continuous system improvement through knowledge management.

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Real-time cost tracking, budget enforcement, and ROI measurement for AI agent operations. Track token usage, predict costs, enforce budget caps ($50-70/month typical), optimize model selection, cache results, measure cost-to-value. Use when tracking AI costs, preventing budget overruns, optimizing spend, measuring ROI, or ensuring cost-effective AI operations.

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Used to create a new agent. Used when a user wants to create a new agent

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Retain and recall work context across sessions. Use when user asks to remember something, recall previous work, or reference past discussions. Triggered by phrases like 'remember this', 'save for later', 'recall', 'what did we discuss about'.

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Visual context analyzer for AI agents. Provides screenshots, accessibility scans, DOM snapshots, and element descriptions for web pages. Use when you need to see what a web page looks like, analyze accessibility issues, inspect DOM structure, or get detailed element information. Triggers on requests like "take a screenshot", "check accessibility", "what does this page look like", "analyze the UI", "inspect this element", or any visual/UI analysis task.

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Create specialized agent experts with pre-loaded domain knowledge using the Act-Learn-Reuse pattern. Use when building domain-specific agents that maintain mental models via expertise files and self-improve prompts.

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Expert C++ developer specializing in modern C++20/23, systems programming, and high-performance computing. Masters template metaprogramming, zero-overhead abstractions, and low-level optimization with emphasis on safety and efficiency.

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Check agent configuration coverage across hierarchy levels and phases. Use to ensure complete agent system coverage.

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Use the agent-exec CLI to run Codex/Claude/Cursor and manage skills for this repo.

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Use these when you want low-noise lint/test output (good for LLM/CI logs) while staying aligned with repo policy.

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This skill provides knowledge for generating effective Claude Code agents tailored to specific projects. It is used internally by the agent-team-creator plugin when analyzing codebases and creating specialized agent teams. Contains templates, best practices, and patterns for writing project-aware agents.

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ユーザーの責任範囲定義から、Agentのマークダウンファイルを生成する。エージェント作成時、プラグイン要素生成時、またはユーザーがエージェント定義、責任範囲、Agent生成、エージェントドキュメントに言及した際に使用する。

Implement hooks for permission control and security in custom agents. Use when adding security controls, blocking dangerous operations, implementing audit trails, or designing permission governance.

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Expert context manager specializing in information storage, retrieval, and synchronization across multi-agent systems. Masters state management, version control, and data lifecycle with focus on ensuring consistency, accessibility, and performance at scale.

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Deterministic custom subagent selection helper. Use when you need a reproducible, auditable decision on which custom subagents to activate for a user query (runs scripts/agent_evaluator.py).

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Stop AI agents from secretly bypassing your rules. Mechanical enforcement with git hooks, secret detection, deployment verification, and import registries. Born from real production incidents: server crashes, token leaks, code rewrites. Works with Claude Code, Clawdbot, Cursor. Install once, enforce forever.

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Agent parameter passing, memory files, and data handoffs between agents

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Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent.

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Structured cross-review protocol between specialized agents. Ensures scope alignment, priority calibration, and domain-aware feedback. Use when one agent reviews another's work, during handoffs, or when validating cross-cutting concerns.

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Generate visual hierarchy diagrams of agent system showing levels and delegation. Use for documentation or onboarding.

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