スキルを探す

Parallel 4-agent cleanup of recent code changes.

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Use for auto error capture, categorization and skill gen.

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Debug Python: pdb REPL + debugpy remote (DAP).

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Write a markdown plan to .openamer/plans/; no execution.

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lm-eval-harness: benchmark LLMs (MMLU, GSM8K, etc.).

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vLLM: high-throughput LLM serving, OpenAI API, quantization.

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Use for session archiving, search, restore, and stats.

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Recover from a failed or broken `openamer update`.

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Use when: benchmark model latency, throughput, or quality.

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Join a Google Meet call, transcribe live captions, optionally speak in realtime, and do the followup work afterwards. Use when the user asks the agent to sit in on a meeting, take notes, summarize, respond in-call, or action items from it.

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Use for full system-state snapshot + diff + HTTP:8898.

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Use for OpenAmer central CLI Commander with 28 subcommands.

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Use for cache scan, cleanup, skill archiving, and warm-cache reports.

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Configure and troubleshoot Honcho memory for OpenAmer.

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Use for multi-machine HTTP delta sync with peer management.

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Use for the Windows TTS+STT voice interface in OpenAmer.

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Use for AST/dep graph/complexity analysis of Python code.

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Live-CPU/RAM/DISK/NET-Dashboard + Top-Prozesse + Alarm.

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Sync skills/cron/config between OpenAmer profiles.

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Throwaway experiments to validate an idea before build.

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Clean Desktop/DL: temp, MD5 dedupe, type-sort, undo.

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Use for the Live-Web-Dashboard on port 8899.

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Use when running or debugging the perf-optimizer on Windows.

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vision-audio: screenshot, describe, transcribe, diagram.

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