Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates.
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概要と使いどころ
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Use when initializing or migrating an AI agent harness in a repository.
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Transform Claude Code into a fully autonomous agent system with persistent memory, scheduled operations, computer use, and task queuing. Replaces standalone agent frameworks (Hermes, AutoGPT) by leveraging Claude Code's native crons, dispatch, MCP tools, and memory.
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Turn any domain folder of skills into a bounded agentic loop: compile a goal into a verifiable task plan, execute tasks with the domain's own tools, verify every task with machine-run checks, retry with caps, escalate to a human when budgets exhaust.
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Use when an agent workflow needs deterministic recovery evidence for sandbox, MCP/tool, worker, checkpoint, memory, or orchestration failures.
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AIエージェントのアクションスペース、ツール定義、オブザベーションフォーマットを設計・最適化し、タスク完了率を向上させる
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Offline mode with local caching for air-gapped environments
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Comprehensive testing framework for skills
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