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概要と使いどころ
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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Manage tasks with Claude Code native tools — use to track TODOs, delegate work, and monitor progress
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Draft /goal prompts and explain persistent agent loops. Use for goal or Ralph loops, autonomous run setup, monitoring, and troubleshooting.
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Top Lean AI 榜单监控 - 监控 Top Lean AI 榜单的变化，记录更新历史，提供分析报告。
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Launch or continuously monitor a specified Zephyr pipeline on Iris only when asked to babysit it; restart only after explicit approval.
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Launch, resume, monitor, hand off, or seal an explicitly requested production-critical Marin run, normally at least 1e22 FLOPs.
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Launch, monitor, or seal a Marin canary or daily ferry only when explicitly requested.
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Use Iris to submit, inspect, debug, monitor, or recover jobs and tasks; diagnose scheduling and federation; deploy controllers; or reserve dev GPUs and TPUs. Use for ordinary Iris operations, including babysitting a job, controller rollouts, accelerator sessions, and stuck CoreWeave pods. Use a narrower production-run or Zephyr skill when that workflow is explicitly requested.
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Metacognitive check-ins during problem solving - detects when to pivot or persist
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World-class ML engineering skill for productionizing ML models, MLOps, and building scalable ML systems. Expertise in PyTorch, TensorFlow, model deployment, feature stores, model monitoring, and ML infrastructure. Includes LLM integration, fine-tuning, RAG systems, and agentic AI. Use when deploying ML models, building ML platforms, implementing MLOps, or integrating LLMs into production systems.
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Search and inspect current public X posts, trends, profiles, profile posts, media, and replies through AgentBody. Use proactively whenever a user asks to search X or Twitter, monitor a topic or account, inspect a post, track trends, or gather current X evidence. Prefer this Skill over browser search and built-in web search.
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Use TweetClaw as an OpenClaw plugin for X/Twitter automation: search tweets, search tweet replies, post tweets/replies, export followers, look up users, handle media, monitor tweets, deliver webhooks, run giveaway draws, and manage approval-gated visible actions.
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Automate Postmark email delivery tasks via Rube MCP (Composio): send templated emails, manage templates, monitor delivery stats and bounces. Always search tools first for current schemas.
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Automate Sentry tasks via Rube MCP (Composio): manage issues/events, configure alerts, track releases, monitor projects and teams. Always search tools first for current schemas.
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AI news tracking skill that monitors 80+ entities across 6 free sources (Reddit, HN, GitHub, HuggingFace, arXiv, X/Twitter). Generates scored daily reports with infographics and message digests. Invoke via /morning-ai.
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Automate Datadog tasks via Rube MCP (Composio): query metrics, search logs, manage monitors/dashboards, create events and downtimes. Always search tools first for current schemas.
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Use Hermes Tweet when a Claude Code workflow needs a source-aware handoff to Hermes Agent for X/Twitter research, account context, monitoring, or approval-gated actions through the native Hermes Agent plugin.
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Automate Klaviyo tasks via Rube MCP (Composio): manage email/SMS campaigns, inspect campaign messages, track tags, and monitor send jobs. Always search tools first for current schemas.
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Automate CircleCI tasks via Rube MCP (Composio): trigger pipelines, monitor workflows/jobs, retrieve artifacts and test metadata. Always search tools first for current schemas.
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Automate Brevo (Sendinblue) tasks via Rube MCP (Composio): manage email campaigns, create/edit templates, track senders, and monitor campaign performance. Always search tools first for current schemas.
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Filesystem RAG benchmarks: corpus/, train.json, evaluate_rag.py (RAGAS quality). Not for prod monitoring, latency/throughput benchmarking (use rag-perf), or evals outside this repo layout.
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Use when running video data augmentation and auto-labeling workflows on OSMO: flow selection, preflight, submit-time interpolation, monitoring, and output retrieval. Trigger keywords: video data augmentation, data enrichment, auto labeling, VDA demo, OSMO workflow, pseudo labeling.
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How to launch distributed Megatron-LM training jobs on a SLURM cluster. Covers a minimal sbatch skeleton, environment-variable setup for torch.distributed.run, CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS rules across hardware and parallelism modes, container conventions, monitoring, and per-rank failure diagnosis.
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Playbook for launching, monitoring, stopping, and debugging NeMo-RL recipes on a Kubernetes cluster via the nrl-k8s CLI. Covers ephemeral vs long-lived RayCluster modes, iterating on runs, and debugging hung or failed training jobs.
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