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Prove a RuView result is real — run the deterministic SHA-256 proof and the witness bundle (ADR-028), and lint any claim for MEASURED-vs-CLAIMED honesty.

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Turn a feature request into a minimal, file-level implementation plan before any code.

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Evolve this harness with Darwin Mode — frozen model, evolving harness (real, sandboxed, safety-gated).

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Run the ADR-151 per-room calibration pipeline — baseline → enroll → extract → train → a bank of small specialists (presence/posture/breathing/heartbeat/restlessness/anomaly).

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Explore and prototype rvAgent + RVF integration for RuView agentic flows. Use when working on cross-cog coordination, operator-facing agents reading BFLD / pose / vitals events live, or persisting agent state alongside sensing data in the same RVF container.

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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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Implement adaptive learning with ReasoningBank for pattern recognition, strategy optimization, and continuous improvement. Use when building self-learning agents, optimizing workflows, or implementing meta-cognitive systems.

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

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Onboarding and first-run for RuView (WiFi-DensePose) — Docker demo with simulated data, repo build, and the fastest path to a live sensing dashboard. Use when someone is new to RuView or wants the shortest path to "it works on my machine".

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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).

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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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Advanced RuView capabilities — RuvSense multistatic sensing (attention-weighted fusion, geometric diversity, persistent field model), cross-viewpoint fusion across multiple nodes, RF tomography (ISTA L1 solver, voxel grids), longitudinal biomechanics drift, pre-movement intention signals, adversarial signal detection, and multistatic mesh security hardening. Use for research-grade or multi-node deployments.

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Configure RuView — ESP32 sdkconfig variants, NVS provisioning, WiFi channel / MAC filter overrides (ADR-060), edge intelligence modules (ADR-041), sensing-server flags, multi-node mesh, and Cognitum Seed integration. Use when adjusting how a deployed RuView system behaves without changing code.

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ESP32-S3 / ESP32-C6 firmware build, flash, WiFi provisioning, and serial monitoring for RuView CSI sensing nodes. Use when setting up physical hardware, reflashing a node, or debugging a device that isn't streaming CSI.

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Map a Homecore capability to reviewed source, tests, ADRs, and limitations.

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Set up and run RuView mmWave / FMCW radar sensing — ESP32-C6 + Seeed MR60BHA2 (60 GHz, heart rate / breathing rate / presence) and HLK-LD2410 (24 GHz, presence + distance), plus mmWave↔WiFi-CSI sensor fusion (48-byte fused vitals, MR60BHA2/LD2410 auto-detect, v0.5.0+). Use when the deployment includes a millimetre-wave radar alongside or instead of WiFi CSI.

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Review native registration or external Wasm plugin trust boundaries.

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Reach RuView sensing hardware from the machine it is attached to — ESP32 CSI nodes (serial + UDP stream), 60 GHz MR60BHA2 / 24 GHz LD2410 mmWave radars, RPLIDAR and iPhone LiDAR — and from other machines over SSH, read-only.

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AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with truth-score verification.

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Run RuView sensing applications — presence/occupancy, breathing & heart rate, activity & fall detection, 17-keypoint pose estimation (WiFlow), sleep monitoring & apnea screening, environment mapping, Mass Casualty Assessment (MAT), and the 3D point-cloud fusion demo. Use when someone wants to actually *do* something with a working RuView setup.

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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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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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Domain-Driven Design architecture for claude-flow v3. Implements modular, bounded context architecture with clean separation of concerns and microkernel pattern.

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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