「swarm」の検索結果

Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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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 release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management

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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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

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Use when running parallel AI workers for any long-running or multi-turn batch API task. Auto-calculates optimal workers + stagger. Supports tiered delegation (V4 Pro orchestrator → V4 Flash workers). 99.95% API success rate at scale.

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

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Comprehensive GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management

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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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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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Independent review loop run before delivery in code work. An independent reviewer (Codex, or fresh Codex-style subagents) reads the whole PR against the approved outcome; the lead fixes in-scope functional findings and re-reviews until none remain. Its differentiator is independence and exhaustiveness — a reviewer that fails differently from the authors, run to clean — distinct from the recursive-refinement ladder. Invoked by the team lead from the unified pre-ship gate (code-mode and /swarm:refine) after the ship steps.

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Returns the frozen gate constants — question, header, option labels and descriptions, digest field-list, and preview content — for every catalog gate. Invoked by the team lead fresh on arrival at each gate and on pulse re-emissions, in the same turn as the render. The transport contract, three renders, partition rule, and authoring rubric live in swarm:workflow-rules.

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Evaluates ambient context artifacts (CLAUDE.md, memory, local skills, settings hooks) for compatibility with swarm governance. Returns a classified report so users can address interference before launching a team.

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Expert guide for designing Machine-to-Machine (M2M) micro-economies, autonomous agent wallets, and swarm budget allocation / Panduan ahli merancang ekonomi mikro antar-agen (M2M), dompet agen otonom, dan alokasi anggaran swarm.

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Expert guide for AI-assisted coding workflows — agentic code generation, multi-agent code swarms, self-healing CI/CD, automated PR review, spec-to-code pipelines, codebase knowledge graphs, and human-in-the-loop approval gates / Panduan ahli untuk workflow pengkodean berbasis AI — generasi kode agentic, code swarm multi-agen, CI/CD self-healing, review PR otomatis, pipeline spec-to-code, knowledge graph codebase, dan gate persetujuan human-in-the-loop.

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Provides best practices for AI agent orchestration including MCP servers, A2A protocol, multi-agent coordination, and swarm architectures. Use when designing agent systems, configuring MCP servers, setting up agent teams, or when user mentions 'MCP', 'A2A', 'agent orchestration', 'multi-agent', 'swarm', 'agent team', 'LangGraph', 'CrewAI', 'AutoGen'.

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Launch and collect independent Codex sessions (gpt-6-luna at high, xhigh or max; gpt-6.1-sol at low to xhigh) for bounded parallel work, from Claude Code or from Codex: one manifest, one detached launcher, one report a session, a drain while it runs, and a retry of the sessions that ended without a report. Owns the Codex transport when another skill sets the questions, as whole-run-investigation does for its lanes. Use when the operator asks for Luna or Sol sessions, a swarm, many sessions, a reasoning effort, a Codex subagent from Claude Code, or a later collection of reports. Tell a request to launch from one to wait and collect.

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Designs multi-agent systems with coordinated agent swarms, task distribution, inter-agent communication, and emergent collective behavior.

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Multi-agent swarm coordination patterns. Orchestrates parallel agent execution, manages agent communication, handles task distribution, and coordinates results aggregation.

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Decision matrix for selecting multi-agent topologies (Supervisor, Swarm, Hierarchical, Conductor) with token economics, failure modes, and escalation paths

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Run a write-capable Kimi swarm that edits many disjoint targets in a throwaway worktree and returns a reviewable patch. Use only for explicit parallel edit fan-out requests; the plugin never applies or commits the patch.

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Agent Teams スキルを設計・構築するためのベストプラクティスガイド。 サブエージェント定義、SendMessage 通信プロトコル、タスク依存管理、 PostToolUse Hook によるログ、MCP ツール統合、コンテキストファイル設計を網羅。 7つの実績あるチームスキル（app-naming, ui-review, logo-design, persona-creation, skill-creator-team, ui-variations, aso-optimize）から抽出したパターン集。 Use when: Agent Teams を使ったスキルを新規作成したい、 既存のチームスキルの品質を改善したい、エージェント間通信のデバッグ、 チームスキルの設計パターンを知りたい。 Triggers: "agent team", "チームスキル", "エージェントチーム", "サブエージェント定義", "SendMessage パターン", "チーム設計", "エージェント間通信", "team skill", "swarm pattern"