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서브에이전트 컨텍스트 문제를 해결하기 위한 점진적 컨텍스트 검색 개선 패턴

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構造化テキストの解析に正規表現と大規模言語モデルのどちらを使うかを選択するための意思決定フレームワーク——まず正規表達式から始め、信頼度の低いエッジケースにのみ大規模言語モデルを追加する。

サブエージェントのコンテキスト問題を解決するために、コンテキスト取得を段階的に洗練するパターン

fal.ai MCPによる統合メディア生成（画像、動画、音声）。テキストから画像（Nano Banana）、テキスト/画像から動画（Seedance、Kling、Veo 3）、テキストから音声（CSM-1B）、動画から音声（ThinkSound）をカバーします。ユーザーがAIで画像、動画、音声を生成したい場合に使用します。

デバイス上基盤モデルの実装パターン、量子化、最適化、およびプライバシーを考慮した推論。

GAN（生成的敵対ネットワーク）スタイルの評価ハーネス、画像生成パターン、および品質メトリクス。

複数のAIエージェントとタスク集約ワークフローを調整します。複数のワーカーで作業を分配し、エラーを処理し、結果をマージ。

品質ゲート、評価、リカバリーコントロールを備えた継続的な自律エージェントループのパターン。

フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、スキル/コマンド/エージェントに進化させるインスティンクトベースの学習システム。

Claude Codeセッションから再利用可能なパターンを自動的に抽出し、将来の使用のために学習済みスキルとして保存します。

LLM APIの使用量のコスト最適化パターン — タスクの複雑さによるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシング。

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。

Sistema de aprendizaje basado en instintos que observa sesiones mediante hooks, crea instintos atómicos con puntuación de confianza y los evoluciona en skills/comandos/agentes....

[OBSOLETO - usar continuous-learning-v2] Extractor de skill por hook Stop v1 heredado. v2 es un superconjunto estricto con aprendizaje basado en instintos, con alcance de proyecto...

Framework formal de evaluación para sesiones de Claude Code que implementa principios de desarrollo orientado a evals (EDD)

Production machine-learning engineering workflow for data contracts, reproducible training, model evaluation, deployment, monitoring, and rollback. Use when building, reviewing,...

PyTorch deep learning patterns and best practices for building robust, efficient, and reproducible training pipelines, model architectures, and data loading.