core-researcher-metrics-success-criteria
Über
Diese Fähigkeit definiert Erfolgskriterien für Rechercheaufgaben, gewährleistet umfassende Analysen durch die Überprüfung, dass alle Dateien identifiziert, Abhängigkeiten erfasst und Muster dokumentiert sind. Sie speichert die Ergebnisse im Koordinationsspeicher, um umsetzbare Empfehlungen zu generieren. Nutzen Sie sie, um klare Qualitätsvorgaben für Codebase-Untersuchungen und Architekturprüfungen festzulegen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add vamseeachanta/workspace-hub -a claude-code/plugin add https://github.com/vamseeachanta/workspace-hubgit clone https://github.com/vamseeachanta/workspace-hub.git ~/.claude/skills/core-researcher-metrics-success-criteriaKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
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AndereDiese Fähigkeit ermöglicht eine von einer Königin geführte Multi-Agenten-Koordination mit Konsensmechanismen und persistentem Speicher für komplexe kollektive Intelligenzaufgaben. Verwenden Sie sie, wenn Sie eine ausgefeilte Schwarmkoordination benötigen, bei der eine zentrale Königin spezialisierte Arbeiter über byzantinischen Konsens orchestriert. Sie bietet hierarchische Architekturmuster zur Verwaltung von übergeordneten Zielen in verteilten Agentensystemen.
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AndereDiese Fähigkeit ermöglicht eine von einer Königin geführte Multi-Agenten-Koordination mit Konsensmechanismen und persistentem Speicher für komplexe verteilte Aufgaben. Sie ist ideal für Entwickler, die anspruchsvolle Schwarm-Systeme mit hierarchischer Orchestrierung und kollektiver Entscheidungsfindung aufbauen. Zu den Hauptmerkmalen gehören byzantinischer Konsens, strategische Koordination durch die Königin und gemeinsamer Speicher über spezialisierte Arbeits-Agenten hinweg.
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AndereDiese Fähigkeit implementiert ein von einer Königin geführtes Multi-Agenten-Koordinationssystem mit Konsensmechanismen und persistentem Speicher. Nutzen Sie sie, wenn Sie anspruchsvolle Workflows über spezialisierte KI-Agenten für komplexe Aufgaben orchestrieren müssen. Sie bietet hierarchische Kontrolle, kollektive Entscheidungsfindung und einen gemeinsamen Speicher für fortgeschrittene Schwarmintelligenz-Anwendungen.
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AndereDiese Fähigkeit bietet ein von Königinnen geführtes Multi-Agenten-Koordinationssystem mit Konsensmechanismen und persistenter Erinnerung für komplexe kollektive Intelligenzaufgaben. Sie ermöglicht hierarchische Agenten-Orchestrierung, bei der strategische Königinnen spezialisierte Arbeiter durch byzantinische Konsensprotokolle steuern. Verwenden Sie sie beim Aufbau anspruchsvoller Multi-Agenten-Systeme, die koordinierte Entscheidungsfindung und gemeinsamen Speicher erfordern.
