Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden
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エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM
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编码代理（Claude Code、Aider、Codex等）在自定义任务上的直接比较，包含通过率、成本、时间和一致性指标
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Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosin
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カスタムタスクでコーディングエージェント（Claude Code、Aider、Codex など）をヘッドツーヘッドで比較し、合格率、コスト、時間、一貫性のメトリクスを測定します
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Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent's t
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AI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。
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设计和优化AI代理的动作空间、工具定义和观察格式，以提高完成率。
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Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails an
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针对AI代理故障的结构化自调试工作流程，包括捕获、诊断、受限恢复和内省报告。
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キャプチャ、診断、封じ込め回復、内省レポートを使用した AI エージェント障害のための構造化された自己デバッグワークフロー。
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Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails an
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タスクごとのバジェット、支出コントロール、ノンカストディアルウォレットを備えた x402 決済実行を AI エージェントに追加します。agentwallet-sdk を通じて Base をサポートし、OKX Payments / OKX エージェント決済プロトコルを通じて X Layer をサポートします。
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将 x402 支付执行添加到 AI 代理中——通过 MCP 工具实现每任务预算、支出控制和非托管钱包。当代理需要为 API、服务或其他代理付费时使用。
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Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer t
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Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concre
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通过将技能、命令、规则、钩子和额外内容并行进行仓库感知审查，为特定仓库构建基于证据的 ECC 安装计划，将其分为 DAILY 和 LIBRARY 两类。当 ECC 应精简为项目实际所需而非加载完整包时使用。
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Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel
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Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel
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並行リポジトリ対応のレビューパスを使用して、スキル、コマンド、ルール、フック、エクストラを DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けのエビデンスに基づいた ECC インストール計画を構築します。プロジェクトが完全なバンドルをロードする代わりに実際に必要なものに ECC をトリミン
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Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that age
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作为代理工程师，采用评估优先执行、分解和成本感知模型路由进行操作。
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評価ファースト実行、分解、コスト対応モデルルーティングを使用してエージェニックエンジニアとして動作します。
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Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when AI agents perform most implementation work and
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