「omni」の検索結果

Check and process messages from autonomous AILANG agents. Use when starting a session, after agent handoffs, or when checking for completion notifications.

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Self-improvement loop for multi-agent workflows. Diagnose failures, improve tool descriptions, and learn from success/failure patterns.

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

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Upload tailored resume to cloud or attach to user session. Handles final formatting and delivery.

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

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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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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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Evaluate agent performance using a structured scoring rubric

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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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Design and implement evaluation frameworks for AI agents. Use when testing agent reasoning quality, building graders, doing error analysis, or establishing regression protection. Framework-agnostic concepts that apply to any SDK.

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Layer 4: Learning and Pattern Extraction for Cognitive Surrogate Systems

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Expert error coordinator specializing in distributed error handling, failure recovery, and system resilience. Masters error correlation, cascade prevention, and automated recovery strategies across multi-agent systems with focus on minimizing impact and learning from failures.

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Discovers all Claude Code agents in the system including built-in, plugin, project, and user-level agents. Use when you need to find which agents are available, understand the agent ecosystem, or prepare agents for Actoris registration.

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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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Debug and troubleshoot ElevenLabs conversational AI agents and Twilio calls. Use when diagnosing agent issues, analyzing failed calls, troubleshooting audio problems, investigating conversation breakdowns, reviewing error logs, or optimizing underperforming agents. Includes transcript analysis, error diagnosis, and performance troubleshooting.

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Standardized reference documentation section structure for agents - project guidance, conventions, related agents, and Skills. Use when implementing or updating agent documentation.

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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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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。

Design AI agents with recommended patterns and architectures

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Launches specialized Claude agents for targeted tasks. Analyzes requirements, selects appropriate agent, and executes with optimized configuration.

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Expert legal advisor specializing in technology law, compliance, and risk mitigation. Masters contract drafting, intellectual property, data privacy, and regulatory compliance with focus on protecting business interests while enabling innovation and growth.

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Manage agent fleet through CRUD operations and lifecycle patterns. Use when creating, commanding, monitoring, or deleting agents in multi-agent systems, or implementing proper resource cleanup.

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Agent invocation syntax and boundary rules

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