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ruvnet/RuVector
GitHub掌握 AgentDB 高级特性，包括 QUIC 同步、多库管理、自定义距离度量、混合搜索及分布式系统集成。用于构建高性能分布式 AI 系统、多智能体协调及复杂向量搜索应用。
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Skills in Collection (40)
掌握 AgentDB 高级特性，包括 QUIC 同步、多库管理、自定义距离度量、混合搜索及分布式系统集成。用于构建高性能分布式 AI 系统、多智能体协调及复杂向量搜索应用。
构建分布式 AI 系统
多智能体协调部署
配置 QUIC 同步网络
实现混合向量搜索
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提供9种强化学习算法插件，支持通过CLI或API创建、训练和部署自主智能体。利用WASM加速推理，适用于构建自学习智能体及基于经验优化行为。
需要实现强化学习算法
构建自学习智能体
优化智能体行为
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提供基于AgentDB的AI代理持久化记忆模式，支持会话记忆、长期存储及上下文管理。通过向量化存储与推理学习插件，帮助构建具备状态保持和交互学习能力的智能助手或聊天系统。
需要为AI代理实现长期记忆功能
构建具有上下文感知能力的聊天机器人
集成向量数据库进行会话数据存储
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提供AgentDB向量数据库的性能优化方案，涵盖量化、HNSW索引及缓存策略，显著降低内存并提升搜索速度。
优化AgentDB内存占用
提升向量检索速度
大规模向量数据部署
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实现基于AgentDB的高性能向量语义搜索，支持RAG系统、智能知识库及相似度匹配。提供CLI和API快速上手指南，涵盖初始化、查询、导入导出及嵌入生成等核心功能。
构建RAG系统
实现语义搜索引擎
创建智能知识库
进行文档相似度匹配
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专为多AI代理设计的自学习版本控制系统，支持无锁并发、自动冲突解决及基于经验的行为模式推荐。
多个AI代理同时修改代码
需要比Git更快的无锁版本控制
需要基于历史操作获取智能建议
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提供基于AI优化的浏览器自动化能力，通过元素引用减少上下文开销。支持页面导航、快照获取、交互操作及信息提取，适用于Web自动化测试与数据采集场景。
需要自动化执行网页浏览操作
进行Web界面交互或表单填写
从网页中提取结构化数据
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构建可组合的后台分析工作流，提供代码扫描、安全检测、API文档生成等6种预设及24个阶段执行器。
需要自动化代码分析或模式学习
进行安全漏洞扫描或秘密检测
生成API文档或测试覆盖率报告
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用于在分布式沙箱环境中训练和部署神经网络，支持多种架构及自定义配置。
需要训练自定义神经网络模型
需要在沙箱中部署AI模型
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Flow Nexus平台综合管理技能，涵盖用户认证、沙箱环境创建与配置、应用部署、支付积分管理及编程挑战等功能，支持自动化运维与平台交互。
需要注册或登录Flow Nexus平台账户
请求创建或配置代码沙箱环境
管理应用商店发布或部署流程
查询或处理支付与积分事务
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用于部署和管理基于云端的AI智能体群，支持事件驱动工作流自动化、消息队列处理及智能协调。提供多种拓扑结构、任务分发策略及实时监控功能。
需要部署多智能体协作系统
配置事件驱动的工作流自动化
管理AI智能体的生命周期与任务调度
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基于多智能体协作的GitHub代码审查技能，支持安全、性能、架构等多维度自动分析，集成PR工作流与CI/CD，提供全面且智能的代码质量评估。
需要针对Pull Request进行自动化代码审查
执行包含安全、性能等维度的综合代码评审
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用于多仓库协调、同步及架构管理的技能，支持跨项目协作、依赖解析和AI群集编排。
多仓库初始化与拓扑配置
跨仓库包版本同步
仓库结构分析与优化
跨项目集成测试与部署协调
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基于AI多智能体协作的GitHub项目管理技能，支持问题自动化创建、项目板同步及冲刺规划，提升交付效率。
需要管理GitHub项目或看板时
需通过AI协调批量创建或处理Issue时
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自动化 GitHub 版本发布管理，涵盖版本规划、测试验证、多平台构建部署及回滚，支持 AI 协同编排与文档生成。
执行软件版本发布流程
自动化构建和部署任务
生成发布说明和变更日志
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Dependencies:
git
npm or yarn
node >= 20.0.0
提供基于AI swarm协调的GitHub Actions自动化技能，涵盖CI/CD流水线优化、PR管理、Issue追踪、版本发布及代码审查，实现仓库自组织与自适应工作流。
需要自动化配置或优化GitHub Actions CI/CD流水线
请求自动执行Pull Request代码审查与验证
需要协调多仓库发布或管理Issue生命周期
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基于女王架构的多智能体协调系统，支持共识机制与持久化记忆，实现复杂任务的分工协作、状态监控及自学习优化。
需要多智能体协同完成复杂任务
配置女王-工人分层架构
管理智能体集体记忆与共识决策
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提供基于MCP集成的智能钩子系统，自动协调、验证并学习Claude Code操作。支持预/后任务钩子、会话管理、Git集成及神经模式训练，实现自动化代理分配、代码格式化与跨会话记忆持久化。
需要自动化开发流程协调
配置或触发预/后操作钩子
管理多代理会话状态
启用Git提交质量验证
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提供AI辅助结对编程功能，支持多模式协作、实时代码审查、测试集成及角色管理，旨在提升代码质量与开发效率。
需要进行结对编程或代码指导
要求TDD、调试或重构协助
请求实时代码审查和质量监控
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提供全面的性能分析、瓶颈检测及优化建议，支持对Swarm操作的实时监控、历史分析及自动修复，生成多格式报告。
需要检测系统或Agent通信的性能瓶颈时
请求生成性能分析报告或获取优化建议时
执行自动性能调优和修复操作时
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基于AgentDB的高性能向量数据库，实现ReasoningBank自适应学习。支持轨迹追踪、结果判定、记忆提炼与模式识别，助力构建具备自我学习能力、经验回放及决策优化的智能体系统。
构建具备自我学习能力的智能体
优化AI决策逻辑
实现经验回放系统
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实现ReasoningBank自适应学习系统，使AI代理能从经验中学习、识别模式并优化策略。支持元认知能力、持续改进、模式匹配及知识迁移，用于构建自我进化的智能体系统。
构建具备自我学习能力的AI Agent
实现工作流策略优化与自动化决策
开发具有元认知和持续改进功能的系统
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用于创建符合规范的 Claude Code Skills，包括生成 YAML frontmatter、目录结构和文档模板，支持自定义工作流技能构建。
需要创建新的 Claude Code Skill
生成 SKILL.md 模板或规范文件
构建特定工作流的自定义技能
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SPARC是一种结合多智能体编排的综合开发方法论，涵盖规范、架构、TDD实现、审查及完成五个阶段，提供17种模式以系统化提升软件开发效率与质量。
需要系统化指导的软件开发流程
多智能体协同开发任务
遵循TDD和模块化设计原则的项目
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用于编排多智能体顺序工作流，支持自定义链式提示执行和预定义管道模式。通过流式传递上下文，实现复杂的数据转换、代码重构及自动化任务流程。
需要多步骤顺序处理任务
构建多智能体协作流水线
执行复杂数据转换或代码重构
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提供高级分布式智能体群编排模式，涵盖研究、开发、测试及复杂工作流。支持多种拓扑结构（如网状、分层）与策略，用于并行信息收集、分析及多阶段处理。
需要并行执行多个独立任务
进行复杂的分布式研究或数据分析
构建多阶段自动化工作流
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管理多智能体协作，支持并行执行、动态拓扑及负载均衡。用于构建分布式AI系统或复杂工作流，实现任务自动分配与故障恢复。
需要多个AI代理协同完成复杂任务
构建分布式AI系统或多代理工作流
需要并行处理独立子任务
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针对claude-flow v3 CLI进行现代化改造，实现模块化架构、交互式提示、Hooks深度集成及智能工作流自动化，解决单体文件臃肿问题。
需要重构或优化CLI工具结构
实现交互式命令行界面
增强CLI生命周期钩子功能
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实现 claude-flow v3 核心 TypeScript 模块，遵循 DDD 和整洁架构，包含依赖注入与全面测试。
需要构建基于 DDD 和整洁架构的后端核心服务
初始化或重构 TypeScript 项目的领域层与应用层结构
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针对claude-flow v3应用实施领域驱动设计(DDD)架构，将单体上帝对象拆分为任务、会话、健康监控等独立限界上下文。通过微内核模式实现关注点分离，构建模块化、可测试的代码结构，提升系统可维护性。
重构大型单体模块
设计领域模型边界
实施微内核架构
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将 claude-flow 深度集成至 agentic-flow@alpha，消除代码重复并实现功能对齐。涵盖适配器层设计、SONA 模式、Flash Attention 及 AgentDB 协调等核心特性的整合与迁移。
需要重构或合并重复的 AI 代理框架代码时
计划将独立系统作为扩展模块集成到主框架中时
执行大规模代码去重和架构统一任务时
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针对claude-flow v3 MCP服务器进行传输层优化，实现连接池、负载均衡及工具注册表优化，旨在将响应时间降至100ms以下并提升系统性能。
需要优化MCP服务器性能
实现连接池或负载均衡
降低MCP请求延迟
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将多种遗留记忆系统统一至AgentDB，利用HNSW向量搜索实现性能提升。涵盖架构设计、索引配置及数据迁移，旨在构建高性能、兼容的 unified memory service。
需要统一多个记忆后端系统
实施 HNSW 向量搜索优化
从 SQLite/Markdown 迁移数据至 AgentDB
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针对V3系统进行性能优化与验证，涵盖Flash Attention加速、HNSW搜索优化及内存降低。通过建立基准和综合测试套件，确保达到行业领先的性能指标。
需要验证或提升系统性能
执行基准测试和优化任务
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针对claude-flow v3进行安全架构重构，修复关键CVE漏洞（如弱密码哈希、硬编码凭证），并实施输入验证、路径清理等安全最佳实践。
需要修复已知安全漏洞时
执行安全审计与合规检查时
实现安全优先的开发模式时
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协调15个智能体组成的分层网状集群，负责claude-flow v3版本的并行执行、依赖管理及进度跟踪。涵盖安全、核心及集成领域，确保按ADR和14周时间线交付。
需要多智能体协同开发复杂系统时
进行v3版本大规模并行实施与调度时
npx skills add ruvnet/RuVector --skill V3 Swarm Coordination -g -y
提供代码质量验证、真实度评分及自动回滚系统，确保Agent输出和代码库可靠性，支持CI/CD集成与实时监控。
需要验证代码正确性或安全性
检查Agent输出质量
执行自动化回滚操作
npx skills add ruvnet/RuVector --skill Verification & Quality Assurance -g -y
提供Darwin Mode自我进化能力，通过沙箱化变异、测试验证和评分机制自动优化代码框架，实现闭环修复与成本优化的持续改进。
需要自动化代码重构或优化时
运行npm run evolve命令时
npx skills add ruvnet/RuVector --skill evolve -g -y
将功能需求转化为最小化的文件级实施计划，明确目标、涉及文件及接口，评估变更影响范围，指导后续编码。
收到新功能需求
需要制定代码修改方案
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自动同步HuggingFace新模型至chat-ui配置，抓取模型信息并生成描述，更新prod和dev配置文件。
add new model descriptions
update models from router
sync models
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