「cer」の検索結果

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

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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows

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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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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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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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Deep agentic-flow@alpha integration implementing ADR-001. Eliminates 10,000+ duplicate lines by building claude-flow as specialized extension rather than parallel implementation.

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MCP server optimization and transport layer enhancement for claude-flow v3. Implements connection pooling, load balancing, tool registry optimization, and performance monitoring for sub-100ms response times.

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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).

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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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Achieve aggressive v3 performance targets: 2.49x-7.47x Flash Attention speedup, 150x-12,500x search improvements, 50-75% memory reduction. Comprehensive benchmarking and optimization suite.

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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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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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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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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

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AI-powered multi-agent code review. Simulates a team of Principal Engineers reviewing code from different perspectives. Use when asked to review code, check a PR, analyze changes, or perform code review.

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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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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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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration

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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

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Foundational software design principles applied specifically to robotics module development. Use this skill when designing robot software modules, structuring codebases, making architecture decisions, reviewing robotics code, or building reusable robotics libraries. Trigger whenever the user mentions SOLID principles for robots, modular robotics software, clean architecture for robots, dependency injection in robotics, interface design for hardware, real-time design constraints, error handling strategies for robots, configuration management, separation of concerns in perception-planning- control, composability of robot behaviors, or any discussion of software craftsmanship in a robotics context. Also trigger for code reviews of robotics code, refactoring robot software, or designing APIs for robotics libraries.

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控除証明書（生命保険料・地震保険料等）の画像を読み取り構造化データを返す。 他のスキルから呼び出されるほか、直接ユーザーが呼び出すことも可能。

Provides implementation patterns for Clean Architecture, Hexagonal Architecture (Ports & Adapters), and Domain-Driven Design in PHP 8.3+ with Symfony 7.x. Use when architecting enterprise PHP applications with entities/value objects/aggregates, refactoring legacy code to modern patterns, implementing domain-driven design with Symfony, or creating testable backends with clear separation of concerns.

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Provides implementation patterns for Clean Architecture, Hexagonal Architecture (Ports & Adapters), and Domain-Driven Design in Python applications with FastAPI or Flask. Use when designing maintainable backends with separation of concerns, implementing repository patterns, creating entities/value objects/aggregates, or structuring domain logic independent of frameworks for testability.

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