「agents」の検索結果

Context-driven AI development with AGENTS.md, repo knowledge bases, Claude Code, Codex, and Copilot. Use when adopting repo-native AI workflows or multi-repo setups.

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Creates and audits agent skills: SKILL.md, references, scripts, runtime metadata. Use when writing, validating, or security-reviewing a skill, or fixing truncated skill listings.

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Designs tool and slash-command runtimes for coding-agent CLIs: registries, deferred loading, tool search, dispatch, forks. Use when modeling tool pools. Not approvals or plugins.

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Configures Claude Code hooks and Codex hooks.json/notify. Use when adding PreToolUse guards, Stop hooks, managed hooks, format-on-save, preflight, audits, or worktree/budget hooks.

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Chooses among AI/ML approaches: classical ML, LLM, RAG, fine-tuning, agents, embeddings, MoE or SSM. Use when picking or scaling an architecture, or self-host vs API.

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Designs session and task state for coding-agent runtimes: resume, checkpoints, compaction, cancellation, background and scheduled runs. Use when persisting agent work.

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Designs coding-agent observability and evals. Use when measuring traces, replay, checkpoint lineage, tool grading, regression, or cost. Not for general LLM evals (ai-evals).

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AI agent architecture, graph and loop composition, protocol choice, evaluation, and observability. Use when scoping or reviewing systems before implementation.

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Designs coding-agent settings and fleet CLI version control. Use when diagnosing precedence, managed policy, version pins, update kill switch, catalog budgets, or searchable notes.

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Adds per-skill learnings loops for dated patterns, mistakes, and domain facts. Use when wiring skill memory, consolidation, or drift audits.

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Designs and runs agent hives and multi-agent waves. Use when setting hive roles, code gates, dependency-graph fan-out, or verifier, vote and loop-until-dry passes.

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Designs coding-agent plugin systems. Use when adding plugin manifests, extension points, or reloadable integrations, or keeping plugin cache compatible across CLI upgrades.

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Creates coding-agent definitions (review, test, refactor, team) for Claude Code, Codex, and Agent SDK. Use when writing a code-review or test subagent, not a runtime.

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Designs user-facing surfaces of coding-agent runtimes: remote and bridge sessions, transports, reconnect, terminal REPL, input history. Use when building agent UIs.

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Configures and hardens Claude Code and Codex MCP servers. Use when connecting databases, APIs, SaaS, building servers, or serving a clearance-filtered knowledge base.

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Use this skill when the user's prompt requires (1) researching a topic across multiple sources, comparing options or alternatives, analyzing trends or history, understanding markets or industries, or reviewing literature or studies and (2) synthesizing that research into a comprehensive, narrative report. If you're planning to search the web or internal knowledge bases, consider using this skill. This skill coordinates research subagents, so use it only when you have a tool for spawning subagents (the Agent or Task tool); otherwise, research the question directly.

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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Set up, adopt, refresh, or audit a repository's agent instructions (the AGENTS.md block) so AI agents work well in that repo. Also records observed agent mistakes as pitfalls. Use when invoked by name

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Orchestrate several ank agents in parallel, each on its own task, worktree and branch. Use only inside a herdr pane, when asked to fan ank tasks out across agents in a repository with a .ank/ directory.

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Use when designing, reviewing, or refactoring a CLI that must serve AI agents alongside humans, or when converting an API or SDK into an agent-usable CLI interface.

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Implement dependency injection in PydanticAI agents using RunContext and deps_type. Use when agents need database connections, API clients, user context, or any external resources.

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Create PydanticAI agents with type-safe dependencies, structured outputs, and proper configuration. Use when building AI agents, creating chat systems, or integrating LLMs with Pydantic validation.

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Spawn-count analytics for the tonone roster — which agents this project actually uses, from local session transcripts. Use when "which agents do we actually use", "show tonone stats", "prune the roster", or before running apex-profile.

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Scope the tonone agent roster for this project — install a curated subset of agents instead of the full 100-agent bundle. Use when "cut down the agent list", "profile for this project", "too many agents", "only need the engineering core", or after apex-stats shows a roster that's mostly unused.

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