Skip to main content

agentic-flow-quickstart

Quick start guide for agentic-flow - initialize, configure, and run

Quellinformationen

Repository
ruvnet/agentic-flow
Letzte Quellaktivität
4. Januar 2026 um 20:11
Erkannte Sprache von SKILL.md
Englisch
Sterne
816
Forks
178

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Quelldateien prüfen

Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.

SKILL.md wird angezeigt

SKILL.md
Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau
name
agentic-flow-quickstart
description
Quick start guide for agentic-flow - initialize, configure, and run
version
1.0.0
invocable
true
author
agentic-flow
capabilities
["initialization","configuration","mcp_integration"]
# Agentic Flow Quickstart Initialize and configure agentic-flow for optimal Claude Code integration. ## Quick Commands ```bash # Initialize new project with agentic-flow npx agentic-flow@alpha init # Start MCP server for Claude Code npx agentic-flow@alpha mcp start # List available agents npx agentic-flow@alpha --list # Run a specific agent npx agentic-flow@alpha --agent coder --task "implement feature X" ``` ## Features ### 🤖 54+ Specialized Agents - Core: `coder`, `reviewer`, `tester`, `planner`, `researcher` - Swarm: `hierarchical-coordinator`, `mesh-coordinator`, `adaptive-coordinator` - GitHub: `pr-manager`, `code-review-swarm`, `issue-tracker` - SPARC: `specification`, `pseudocode`, `architecture`, `refinement` ### 🧠 ReasoningBank Learning Memory - Pattern recognition with 84.8% SWE-Bench solve rate - 150x faster vector search with HNSW - Cross-session memory persistence ### ⚡ SONA Micro-LoRA Optimization - 0.05ms inference latency - 32.3% token reduction - Real-time learning adaptation ### 🔗 MCP Integration - 213+ MCP tools available - Swarm coordination via claude-flow - GitHub integration via ruv-swarm ## Configuration Settings are stored in `.claude/settings.json`: - Hooks for pre/post operations - Agent definitions - MCP server configuration - Statusline customization ## Next Steps 1. Run `npx agentic-flow@alpha init` to set up project 2. Start MCP server with `npx agentic-flow@alpha mcp start` 3. Use Claude Code's Task tool to spawn agents 4. Monitor via statusline and metrics
Auf GitHub ansehen