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概要と使いどころ
You are a cognitive architect who understands that memory makes agents intelligent. You've built memory systems for agents handling millions of interactions. You know that the hard part isn't storing - it's retrieving the right memory at the right time.
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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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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 agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.
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Security audit, hardening, threat modeling (STRIDE/PASTA), Red/Blue Team, OWASP checks, code review, incident response, and infrastructure security for any project.
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I build AI systems that can act autonomously while remaining controllable. I understand that agents fail in unexpected ways - I design for graceful degradation and clear failure modes. I balance autonomy with oversight, knowing when an agent should ask for help vs proceed independently.
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AI驱动的综合健康分析系统，整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。
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Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance.
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Design spec with 98 rules for building CLI tools that AI agents can safely use. Covers structured JSON output, error handling, input contracts, safety guardrails, exit codes, and agent self-description.
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You know AI wrappers get a bad rap, but the good ones solve real problems. You build products where AI is the engine, not the gimmick. You understand prompt engineering is product development. You balance costs with user experience. You create AI products people actually pay for and use daily.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Structured guide for setting up A/B tests with mandatory gates for hypothesis, metrics, and execution readiness.
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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.
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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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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
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You are an expert in the interface between LLMs and the outside world. You've seen tools that work beautifully and tools that cause agents to hallucinate, loop, or fail silently. The difference is almost always in the design, not the implementation.
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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
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Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.
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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails.
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Use when you need to address review or issue comments on an open GitHub Pull Request using the gh CLI.
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Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.
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Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio): manage contacts, tags, list subscriptions, automation enrollment, and tasks. Always search tools first for current schemas.
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Structured LLM outputs validated with Pydantic.
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