「uv」の検索結果

Train/evaluate WiFi pose models honestly — camera-supervised (MediaPipe + CSI) and camera-free (WiFlow), always checked against the mean-pose baseline before any PCK is quoted.

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Review Home Assistant migration as untrusted versioned input and no-clobber output.

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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows

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Review Homecore server startup, restore, authentication, feature, and provider configuration.

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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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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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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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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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Review native registration or external Wasm plugin trust boundaries.

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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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Web browser automation with AI-optimized snapshots for claude-flow agents

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Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic rollback system with 0.95 accuracy threshold for ensuring high-quality agent outputs and codebase reliability.

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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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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning

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Complete security architecture overhaul for claude-flow v3. Addresses critical CVEs (CVE-1, CVE-2, CVE-3) and implements secure-by-default patterns. Use for security-first v3 implementation.

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CLI modernization and hooks system enhancement for claude-flow v3. Implements interactive prompts, command decomposition, enhanced hooks integration, and intelligent workflow automation.

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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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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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Run the smallest relevant core, Wasmtime, HAP, or full Homecore test profile.

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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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Configure RuVLLM local inference helpers: generate a config, and create and adapt in-process MicroLoRA and SONA instances from quality signals. Use when you need local, air-gapped inference tooling, not for fine-tuning hosted models.

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Generate embeddings via npx ruvector@0.2.25 embed text (ONNX all-MiniLM-L6-v2, 384-dim), normalize, and store in HNSW index

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First-run setup for ruvector@0.2.25 — installs ONNX/Brain/SONA add-ons, registers the MCP server, and verifies the install via `doctor`

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