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nanoclaw-repl

Utiliser et étendre NanoClaw v2 via un REPL avec sessions persistantes et commandes.

Qu'est-ce que nanoclaw-repl ?

Cette compétence permet d'utiliser et d'enrichir le script `scripts/claw.js` via une interface REPL interactive. Elle offre des sessions persistantes sauvegardées en Markdown, ce qui facilite la traçabilité et la reprise du travail. L'utilisateur peut changer de modèle avec `/model`, charger dynamiquement de nouvelles compétences avec `/load`, brancher des sessions avec `/branch`, rechercher dans l'historique avec `/search`, compacter l'historique avec `/compact`, exporter au format md/json/txt avec `/export`, et consulter les métriques de session avec `/metrics`. Le principe de fonctionnement est simple : chaque session est centrée sur une tâche, on crée une branche avant les changements risqués, on compacte après chaque étape importante, et on exporte avant tout partage ou archivage. La compétence impose des règles d'extension strictes : zéro dépendance externe, compatibilité avec le modèle de base de données Markdown, et les gestionnaires de commandes doivent être déterministes et locaux. C'est un outil puissant pour les développeurs qui souhaitent un environnement REPL flexible, traçable et extensible, sans complexité inutile.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/nanoclaw-repl

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Documentation

NanoClaw REPL

Utilisez cette compétence lorsque vous exécutez ou étendez scripts/claw.js.

Capacités

  • sessions persistantes sauvegardées en Markdown
  • changement de modèle avec /model
  • chargement dynamique de compétences avec /load
  • branchement de sessions avec /branch
  • recherche inter-sessions avec /search
  • compaction d'historique avec /compact
  • export en md/json/txt avec /export
  • métriques de session avec /metrics

Guide d'utilisation

  1. Gardez les sessions centrées sur une seule tâche.
  2. Créez une branche avant les changements à haut risque.
  3. Compactez après chaque étape importante.
  4. Exportez avant tout partage ou archivage.

Règles d'extension

  • ne pas ajouter de dépendances d'exécution externes
  • préserver la compatibilité avec le modèle de base de données Markdown
  • les gestionnaires de commandes doivent rester déterministes et locaux

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

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 choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

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 through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

Skills associés