AgentDB Performance Optimizationмаксимум от AgentDB vector баз
spencermarx/open-code-review
Выжимает максимум из AgentDB: квантование, HNSW параметры, батч-операции и мониторинг для production AgentDB развёртываний.
Установка
npx -y skills add spencermarx/open-code-review --skill "AgentDB Performance Optimization" --agent claude-codeИз того же репозитория
AgentDB Learning Plugins — RL плагины для AgentDB агентов
spencermarx/open-code-review
Полный набор reinforcement learning плагинов для AgentDB: 9 алгоритмов от Q-learning до policy gradient для обучающихся агентов.
AgentDB Memory Patterns — AgentDB 150x быстрее для памяти
spencermarx/open-code-review
Персистентная память AI агентов через AgentDB: быстрее стандартных решений в 150x, паттерны хранения и извлечения контекста.
AgentDB Vector Search — AgentDB векторный поиск
spencermarx/open-code-review
Векторный поиск AgentDB с заявленной скоростью 150x-12500x: реализация semantic search, индексирование и retrieval паттерны.
Hooks Automation — комплексная система хуков
spencermarx/open-code-review
Комплексная система хуков перехватывающая операции Claude Code: валидация, логирование, нотификации и автоматические действия.
Pair Programming — структурированное парное программирование
spencermarx/open-code-review
Структурированный подход к работе с Claude над кодом: роли, маппинг задач и синхронизированный review процесс.
AgentDB Advanced Features — продвинутый AgentDB для агентов
spencermarx/open-code-review
AgentDB для случаев когда vector search недостаточно: сложные запросы, репликация и интеграционные паттерны для production агентов.