「uv」の検索結果

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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Open a named, traced browser session into an RVF cognitive container with a ruvector trajectory recording every action

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Vector search via embeddings_* (large-scale HNSW) and ruvllm_hnsw_* (WASM router for ≤11 hot patterns), with RaBitQ 1-bit quantization for 32× memory reduction

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Three.js textures - texture types, UV mapping, environment maps, texture settings. Use when working with images, UV coordinates, cubemaps, HDR environments, or texture optimization.

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Cherry Studio first-party tool and bundled-shell routing for general agents. For straightforward local work in shell-capable sessions, run JS/TS with `bun <file>` and one-off JS tools with `bun x`; run Python with `uv run [--with <pkg>] python` and one-off Python CLIs with `uvx`; search with `rg`. Load this guide before changing project dependencies, deciding whether a tool should be ephemeral or reusable, reading or converting local Office/PDF files, coordinating or delegating across Agent Sessions, or using Cherry-owned web/browser, knowledge, persistent memory, schedules/notifications, IM channels, image generation, artifact reporting, managed CLI, skill, or MCP-server-registration capabilities—even if the user names no tool. Consult it before shell/file workarounds; live tool schemas are authoritative.

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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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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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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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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges

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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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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform

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Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui configuration. Use when new models are released on the router and need descriptions added to prod.yaml and dev.yaml. Triggers on requests like "add new model descriptions", "update models from router", "sync models", or when explicitly invoking /add-model-descriptions.

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

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Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms

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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus

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

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

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

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

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