「memory」の検索結果

This skill adds data(like resources) to OpenViking Context Database (aka. ov). Use when an agent needs to add files, data from URLs, or external knowledge during interactions. Trigger this tool when 1. is explicitly requested adding files or knowledge; 2. identifies valuable resources worth importing; 3. the user mentioned adding to OV/OpenViking/Context Database. This skill helps how to use CLI like `ov add-resource`, `ov add-skill` and `ov add-memory` to add resource data, skill files, memory files to OpenViking.

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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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Generates a Python CLI tool for bidirectional conversion between 4-byte floating-point numbers and hexadecimal memory representations, featuring a continuous loop and robust input parsing.

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Write and restore session state — session start, session end, memory write, handoff, continuation. Enforces what gets persisted so the next session resumes instead of restarting.

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Audit code for memory leaks and disposable issues. Use when reviewing event listeners, DOM handlers, lifecycle callbacks, or fixing leak reports. Covers addDisposableListener, Event.once, MutableDisposable, DisposableStore, and onWillDispose patterns.

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Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.

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Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.

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Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.

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Persistent AI companion with long-term memory, project context awareness, and multi-session continuity across any LLM.

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Write efficient C code with proper memory management, pointer arithmetic, and system calls. Handles embedded systems, kernel modules, and performance-critical code. Use PROACTIVELY for C optimization, memory issues, or system programming.

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Performance optimization and measurement for .NET applications. Navigation skill covering Span, ArrayPool, memory management, benchmarking, profiling, Native AOT, and optimization patterns. For building high-performance applications. Keywords: performance, optimization, span, arraypool, benchmarking, profiling, memory, gc, aot, native-aot

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Detects rootkit presence on compromised systems by identifying hidden processes, hooked system calls, modified kernel structures, hidden files, and covert network connections using memory forensics, cross-view detection, and integrity checking techniques. Activates for requests involving rootkit detection, hidden process discovery, kernel integrity checking, or system call hook analysis.

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Collect volatile forensic evidence from a compromised system following order of volatility, preserving memory, network connections, processes, and system state before they are lost.

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Detect and analyze heap spray attacks in memory dumps using Volatility3 plugins to identify NOP sled patterns, shellcode landing zones, and suspicious large allocations in process virtual address space.

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Detect kernel-level rootkits in Linux memory dumps using Volatility3 linux plugins (check_syscall, lsmod, hidden_modules), rkhunter system scanning, and /proc vs /sys discrepancy analysis to identify hooked syscalls, hidden kernel modules, and tampered system structures.

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Design and build custom Claude Code agents with effective descriptions, tool access patterns, and self-documenting prompts. Covers Task tool delegation, model selection, memory limits, and declarative instruction design. Use when: creating custom agents, designing agent descriptions for auto-delegation, troubleshooting agent memory issues, or building agent pipelines.

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Make your AI agent learn and improve automatically. Reviews sessions, extracts learnings, updates memory files, and compounds knowledge over time. Set up nightly review loops that make your agent smarter every day.

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

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AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。

• エージェントの安全対策を見直したいとき
• 利用者間のデータ分離を確かめたいとき
• 認証情報の後始末と出力制限の検証

予測市場の価格が示す確率を出典と時刻付きで調べ、取引量や結果の判定ルール、他の情報源との比較から、製品や業務の判断材料として使えるか評価するスキル。

• 製品で予測市場データを使いたいとき
• 市場の確率と社内指標の比較
• エージェントの記憶や通知への利用検討

Kubernetesの設定ファイル作成・レビューと障害調査を支援します。稼働確認、権限、リソース制限、自動スケールの設定例と調査コマンドを参照できます。

• Kubernetesの配置設定を作りたいとき
• 稼働確認とリソース制限のレビュー
• 再起動を繰り返す原因を調べたいとき

Goのコード作成・レビュー・リファクタリングを、言語の慣習に沿って支援します。エラー処理、並行処理、パッケージ構成を整え、読みやすく保守しやすい実装を目指します。

• Goの慣習に沿ってコードをレビュー
• 既存コードのエラー処理を改善したいとき
• キャンセル可能な並行処理を設計

Goのテストを先に書く開発手順に沿い、複数ケースの検証、HTTP応答の確認、性能測定、入力の自動生成による検査、カバレッジ確認を支援するスキル。

• テストを先に書いてGoを開発したいとき
• 既存テストの正常系・異常系を補いたいとき
• 処理時間とメモリ確保量の比較

ECCの現行ファイルを確認し、目的に合うスキルやコマンドの選択、導入・リセットの手順、プロジェクトへの設定や重複インストールの調査を案内するスキル。

• 目的に合うスキルやコマンドを探す
• 導入やリセット手順を確認
• 既存プロジェクトへの導入計画