agent-safla-neural
Agent skill for safla-neural - invoke with $agent-safla-neural
Намерете инструкция, прочетете оригиналния файл и подгответе команда за своя инструмент.
31 301 skills в каталога
Как подбирам и измервамДанните имат нужда от нова проверка.Последна успешна проверка: 23.09.2026 г.
Проверката на източника не означава, че всяка инструкция е изпробвана от Level8. Каталогът не обхваща непременно всички публични хранилища.
Търсене в целия индекс. Метаданните показват посоченото от източника; липсващите стойности остават означени.
Датата в GitHub е отделна от първата поява в моя индекс. Филтърът по дата изключва записите без посочено обновяване.
Страница 8: 24 записа в 1 група по репозиторий. Всички записи от страницата са показани. Номерът пази позицията от избраната подредба.
24 skills от този източник на тази страница
Agent skill for safla-neural - invoke with $agent-safla-neural
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination
Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination
Web browser automation with AI-optimized snapshots for claude-flow agents
Execute a natural-language browser intent via page-agent (browser_act) when the target is easier to describe than to select — degrades gracefully when page-agent or an OpenAI-compatible LLM provider isn't configured
Apply a simple code transform via agent-booster's WASM engine — sub-millisecond, deterministic, $0 (no LLM call). Companion to cost-booster-route.
Per-conversation cost view — list every session in cost-tracking with started-at, message count, top model, and total cost
Generate a cost report showing token usage and USD costs by agent and model
Auto-capture per-session token usage from the Claude Code session jsonl and persist to the cost-tracking namespace
Read every docs/benchmarks/runs/*.json and surface drift in win rate, latency, escalation rate, and LLM-baseline cost over time
Join and operate a signed cross-host agentbbs federation, and coordinate work claims across nodes. Use when: connecting ruflo agents across machines, sharing status/tasks/results between hosts, propagating work claims across a swarm, or standing up a federation hub. Skip when: single-host local work
Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform
Advanced Hive Mind collective intelligence system for queen-led multi-agent coordination with consensus mechanisms and persistent memory
Advanced Hive Mind collective intelligence system for queen-led multi-agent coordination with consensus mechanisms and persistent memory
Route tasks via the 3-tier model selector and learned patterns; emits a routing rationale via hooks_explain
Run Ruflo background workers using Claude Code native /loop scheduling
Run an Anthropic Claude Managed Agent — a cloud agent harness (container + filesystem + tools), the cloud counterpart of the local wasm-agent runtime
Пазя съществуващия каталог и добавям намерени SKILL.md файлове след прочит на метаданните. Наличният индекс остава използваем, когато проверката е частична.
Платформата и нивото описват записаното в източника. Те не са гаранция за съвместимост. Български текст се показва само когато в каталога има отделен превод; иначе виждате оригинала с означен език.
Общите звезди показват натрупана популярност. За „Набират интерес“ се сравнява измереният темп при достатъчен интервал. ≥ означава непълна извадка. Под един час не изчислявам дневен темп; методът и изминалият период се показват до записа.
Проверете файла, лиценза и нужния достъп преди употреба. Нито каталогът, нито четенето на SKILL.md изпълняват външни инструкции.
Темата Agent Skills в GitHub