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de swarm-iosm
Orchestre des tâches de développement complexes avec un dispatch automatique de sous-agents parallèles, l'analyse des dépendances, la détection de conflits et des portes de qualité IOSM pour la coordination.
Swarm IOSM fournit un flux d'orchestration qui planifie, décompose et exécute des sous-agents parallèles pour implémenter des tâches d'ingénierie complexes. Il automatise l'analyse des dépendances, le dispatch continu, la gestion des verrous de modification, la gestion des candidats au spawn et les portes de qualité IOSM pour accélérer les refactorisations massives et les fonctionnalités multi-fichiers.
Utilisez-le pour les fonctionnalités multi-fichiers, les refactorisations de code existant (brownfield), le travail basé sur des PRD et chaque fois que vous avez besoin d'une exécution parallélisée de sous-agents et d'une intégration structurée. À éviter pour les corrections triviales sur un seul fichier.
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Swarm-IOSM est une compétence d'orchestration complète pour les flux de travail de sous-agents parallèles avec analyse de dépendances, détection de conflits et portes de qualité IOSM. Le fichier SKILL.md est très détaillé (42K caractères) avec des commandes et des flux de travail clairs. Les scripts sont bien structurés mais présentent des problèmes d'importation : error_patterns.py échoue seul car il utilise un `from errors import` brut (non relatif), et orchestration_planner.py oublie `Optional` de typing. Seul 1 des 7 scripts a fonctionné avec succès (errors.py, un module de dataclass pur). Les scripts restants ont Mostly échoué en raison d'arguments CLI manquants ou d'erreurs d'importation plutôt que de bugs logiques.
Aucune préoccupation de sécurité — pas d'appels réseau, pas d'exécution de shell, pas de gestion d'identifiants, pas d'exfiltration. La compétence est purement basée sur la manipulation de fichiers locaux et la logique d'orchestration. L'importation manquante d'Optional et l'importation brute dans error_patterns.py sont des problèmes de qualité de code, pas des problèmes de sécurité. La compétence est ambitieuse et bien documentée, mais les scripts nécessitent une meilleure robustesse autonome.
Development Worktree
Create an isolated git worktree for feature work, auto-run project setup, and verify a clean test baseline before development.
ds-fix — data-science mid-analysis fixer
Orchestrates diagnosis and targeted fixes mid-analysis: diagnose root cause, apply fixes with output-first verification, and update project learnings.
Readwise Reader Document Management
Manage Readwise Reader documents: list, save, search, move, tag, highlight, export and bulk-edit via official and custom CLIs.
Bounty Hunter — Atlas
Persona skill: 'Atlas' — a profit-focused developer persona for discovering, evaluating and executing paid bounties or freelance tasks with ROI-aware workflows.
Full Stack Builder
End-to-end builder that scaffolds, implements, tests, and optionally deploys web and API applications from a natural-language specification.
ezBookkeeping API Tools
Command-line API tools for ezBookkeeping: record and query transactions, retrieve accounts/categories/tags, and fetch exchange rates for self-hosted personal fi
Feishu Voice Sender
Convert MP3s and send them as native Feishu voice messages (playable voice clips) to users or groups.
Claw Bench
Benchmarking skill that guides an agent through a structured suite of capability tests and reporting steps for leaderboard submission.