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概要と使いどころ
Store memories in tier-aware hierarchical memory — working / short-term / long-term — and recall with tier filters. Use for working-set context that should fade, vs facts that should persist, vs patterns that should be searchable forever.
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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows
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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows
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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration
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Initialize an AgentDB Cognitive Container (.rvf file) in the current project. Sets up storage, embedder config, and the agentdb MCP server. Use when the user is starting a new project that needs vector memory, or asks to "set up agentdb" / "init agentdb".
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Create new Claude Code Skills with proper YAML frontmatter, progressive disclosure structure, and complete directory organization. Use when you need to build custom skills for specific workflows, generate skill templates, or understand the Claude Skills specification.
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Implement adaptive learning with ReasoningBank for pattern recognition, strategy optimization, and continuous improvement. Use when building self-learning agents, optimizing workflows, or implementing meta-cognitive systems.
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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.
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Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms
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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.
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Show AgentDB health — pattern count, embedder status, cache hit rate, learning gain since init. Use when the user asks "is agentdb working?", "how many memories?", "show agentdb stats", or after long-running sessions to confirm state.
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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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Execute Cypher queries against AgentDB's graph backend. Use when the user wants to write a custom traversal that the standard tools don't cover, or when explaining graph state.
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Advanced Hive Mind collective intelligence system for queen-led multi-agent coordination with consensus mechanisms and persistent memory
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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management
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Comprehensive GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management
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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning
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Search and manage hyperedges — n-ary relationships between memories. Use for swarm membership, multi-cause incidents, or any "this involves all of (A, B, C, D)" relationship that doesn't fit a binary edge.
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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration
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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination
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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform
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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges
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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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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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