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概要と使いどころ
Detect texture-atlas regions and map each source part to its own UV rectangle or projected UV surface. Use when a texture pack must fit a Blender model 1:1, when textures look off/stretched, when alpha decals or lightmaps are provided, or before exporting a textured GLB for a brand mascot/logo.
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UV unwrap, atlas-map, project textures, use alpha decals, bake maps/lightmaps, and prepare texture-driven Blender assets for glTF/GLB export. Use whenever the user provides texture packs, texture atlases, decals, UV layouts, lightmaps, wants a texture to fit a mesh 1:1, or reports stretched/off textures. Pairs with reference-to-3d for template-accurate reconstruction and blender-materials for PBR values.
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Alluvial gold recovery using panning, sluicing, and classification. Covers site reading (geological indicators, stream dynamics, pay streak location), panning technique, sluice box operation, and responsible extraction practices. Use when prospecting in an area with known or suspected alluvial gold deposits, sampling a stream to test for gold presence, maximizing recovery during recreational panning, or assessing a site's gold potential before investing more effort.
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Publish and verify a released GEODE version across GitHub Release and PyPI/uv. Use for uv/uvx distribution, stable promotions, release repair runs, and public installation-channel audits.
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Master the uv package manager for fast Python dependency management, virtual environments, and modern Python project workflows. Use when setting up Python projects, managing dependencies, or optimizing Python development workflows with uv.
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Test-driven development in Python using uv as the package manager. Covers the red-green-refactor cycle, vertical slicing, and uv project setup.
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Evolve this harness with Darwin Mode — frozen model, evolving harness (real, sandboxed, safety-gated).
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Turn a feature request into a minimal, file-level implementation plan before any code.
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Run the smallest relevant core, Wasmtime, HAP, or full Homecore test profile.
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Map a Homecore capability to reviewed source, tests, ADRs, and limitations.
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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration
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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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Run the ADR-151 per-room calibration pipeline — baseline → enroll → extract → train → a bank of small specialists (presence/posture/breathing/heartbeat/restlessness/anomaly).
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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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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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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Review native registration or external Wasm plugin trust boundaries.
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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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Review Homecore server startup, restore, authentication, feature, and provider configuration.
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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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Core module implementation for claude-flow v3. Implements DDD domains, clean architecture patterns, dependency injection, and modular TypeScript codebase with comprehensive testing.
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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination
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15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline.
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