V3 Deep Integration — скилл для Claude Code: интеграция claude-flow
Скилл переводит claude-flow с параллельной реализации на расширение agentic-flow@alpha по ADR-001. Убирает дублирующий код и подключает SONA, Flash Attention и AgentDB.
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-deep-integration -a claude-code
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a claude-codeЧто делает V3 Deep Integration
Скилл описывает миграцию claude-flow на agentic-flow@alpha. Вместо своей копии координации, управления агентами и планировщика задач проект становится надстройкой над готовыми системами agentic-flow. Пересечение по четырём модулям — от 50% до 80%, эти реализации удаляются.
Внутри — три фазы. Сначала адаптер ClaudeFlowAgent наследуется от AgenticFlowAgent и сохраняет старый API через слой совместимости. Потом SwarmCoordinator, AgentManager и TaskScheduler заменяются на swarm, lifecycle и task graph из agentic-flow. В конце удаляются файлы src/core/SwarmCoordinator.ts, src/agents/AgentManager.ts и src/task/TaskScheduler.ts. Целевой объём — меньше 5 000 строк вместо 15 000+.
Запускается через Task(...) с субагентом v3-integration-architect; несколько задач можно ставить параллельно. Подключаются 5 режимов обучения SONA, Flash Attention с ускорением 2.49x-7.47x и AgentDB с HNSW-индексацией на 150x-12,500x, плюс 213 готовых MCP-инструментов и 19 типов хуков. Миграция идёт постепенно: старый и новый системы работают одновременно, пока не подтвердится паритет функций. Если в проекте нет agentic-flow@alpha, адаптерный слой работать не будет.
Какие задачи решает
- убрать дублирование между claude-flow и agentic-flow
- перевести координацию swarm на готовую реализацию
- подключить 5 режимов обучения SONA
- заменить линейный поиск на HNSW-индексацию AgentDB
- сохранить старый API на время миграции
Примеры запросов агенту
- Спроектируй адаптерный слой для agentic-flow@alpha через субагента
v3-integration-architect - Интегрируй 5 режимов SONA и Flash Attention параллельно
- Настрой AgentDB с HNSW-индексацией для памяти между агентами
Как установить V3 Deep Integration
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-deep-integration -a claude-codenpx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/v3-integration-deep/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/v3-integration-deep/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/v3-integration-deep/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/v3-integration-deep/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install ruvnet/ruflo v3-integration-deep2Вручную: положить файлы
.github/skills/v3-integration-deep/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/ruvnet/ruflo --path v3/@claude-flow/cli/.claude/skills/v3-integration-deepВручную: положить файлы
.devin/skills/v3-integration-deep/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о V3 Deep Integration
Как установить V3 Deep Integration в Claude Code?
Выполните npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-deep-integration -a claude-code, затем npx skills add ruvnet/ruflo --skill v3-integration-deep -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/v3-integration-deep/SKILL.md.
Что делает V3 Deep Integration?
Превращает claude-flow из параллельной реализации в специализированное расширение agentic-flow@alpha. Удаляет дублирующие модули и подключает SONA, Flash Attention, AgentDB, MCP-инструменты и хуки.
Нужен ли agentic-flow@alpha для работы скилла?
Да, адаптерный слой ClaudeFlowAgent наследуется от AgenticFlowAgent из этого пакета. Без него миграция на готовые swarm, lifecycle и task graph не запустится.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: "V3 Deep Integration"
description: "Deep agentic-flow@alpha integration implementing ADR-001. Eliminates 10,000+ duplicate lines by building claude-flow as specialized extension rather than parallel implementation."
---
# V3 Deep Integration
## What This Skill Does
Transforms claude-flow from parallel implementation to specialized extension of agentic-flow@alpha, eliminating massive code duplication while achieving performance improvements and feature parity.
## Quick Start
```bash
# Initialize deep integration
Task("Integration architecture", "Design agentic-flow@alpha adapter layer", "v3-integration-architect")
# Feature integration (parallel)
Task("SONA integration", "Integrate 5 SONA learning modes", "v3-integration-architect")
Task("Flash Attention", "Implement 2.49x-7.47x speedup", "v3-integration-architect")
Task("AgentDB coordination", "Setup 150x-12,500x search", "v3-integration-architect")
```
## Code Deduplication Strategy
### Current Overlap → Integration
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ claude-flow agentic-flow │
├─────────────────────────────────────────┤
│ SwarmCoordinator → Swarm System │ 80% overlap (eliminate)
│ AgentManager → Agent Lifecycle │ 70% overlap (eliminate)
│ TaskScheduler → Task Execution │ 60% overlap (eliminate)
│ SessionManager → Session Mgmt │ 50% overlap (eliminate)
└─────────────────────────────────────────┘
TARGET: <5,000 lines (vs 15,000+ currently)
```
## agentic-flow@alpha Feature Integration
### SONA Learning Modes
```typescript
class SONAIntegration {
async initializeMode(mode: SONAMode): Promise<void> {
switch(mode) {
case 'real-time': // ~0.05ms adaptation
case 'balanced': // general purpose
case 'research': // deep exploration
case 'edge': // resource-constrained
case 'batch': // high-throughput
}
await this.agenticFlow.sona.setMode(mode);
}
}
```
### Flash Attention Integration
```typescript
class FlashAttentionIntegration {
async optimizeAttention(): Promise<AttentionResult> {
return this.agenticFlow.attention.flashAttention({
speedupTarget: '2.49x-7.47x',
memoryReduction: '50-75%',
mechanisms: ['multi-head', 'linear', 'local', 'global']
});
}
}
```
### AgentDB Coordination
```typescript
class AgentDBIntegration {
async setupCrossAgentMemory(): Promise<void> {
await this.agentdb.enableCrossAgentSharing({
indexType: 'HNSW',
speedupTarget: '150x-12500x',
dimensions: 1536
});
}
}
```
### MCP Tools Integration
```typescript
class MCPToolsIntegration {
async integrateBuiltinTools(): Promise<void> {
// Leverage 213 pre-built tools
const tools = await this.agenticFlow.mcp.getAvailableTools();
await this.registerClaudeFlowSpecificTools(tools);
// Use 19 hook types
const hookTypes = await this.agenticFlow.hooks.getTypes();
await this.configureClaudeFlowHooks(hookTypes);
}
}
```
## Migration Implementation
### Phase 1: Adapter Layer
```typescript
import { Agent as AgenticFlowAgent } from 'agentic-flow@alpha';
export class ClaudeFlowAgent extends AgenticFlowAgent {
async handleClaudeFlowTask(task: ClaudeTask): Promise<TaskResult> {
return this.executeWithSONA(task);
}
// Backward compatibility
async legacyCompatibilityLayer(oldAPI: any): Promise<any> {
return this.adaptToNewAPI(oldAPI);
}
}
```
### Phase 2: System Migration
```typescript
class SystemMigration {
async migrateSwarmCoordination(): Promise<void> {
// Replace SwarmCoordinator (800+ lines) with agentic-flow Swarm
const swarmConfig = await this.extractSwarmConfig();
await this.agenticFlow.swarm.initialize(swarmConfig);
}
async migrateAgentManagement(): Promise<void> {
// Replace AgentManager (1,736+ lines) with agentic-flow lifecycle
const agents = await this.extractActiveAgents();
for (const agent of agents) {
await this.agenticFlow.agent.create(agent);
}
}
async migrateTaskExecution(): Promise<void> {
// Replace TaskScheduler with agentic-flow task graph
const tasks = await this.extractTasks();
await this.agenticFlow.task.executeGraph(this.buildTaskGraph(tasks));
}
}
```
### Phase 3: Cleanup
```typescript
class CodeCleanup {
async removeDeprecatedCode(): Promise<void> {
// Remove massive duplicate implementations
await this.removeFile('src/core/SwarmCoordinator.ts'); // 800+ lines
await this.removeFile('src/agents/AgentManager.ts'); // 1,736+ lines
await this.removeFile('src/task/TaskScheduler.ts'); // 500+ lines
// Total reduction: 10,000+ → <5,000 lines
}
}
```
## RL Algorithm Integration
```typescript
class RLIntegration {
algorithms = [
'PPO', 'DQN', 'A2C', 'MCTS', 'Q-Learning',
'SARSA', 'Actor-Critic', 'Decision-Transformer'
];
async optimizeAgentBehavior(): Promise<void> {
for (const algorithm of this.algorithms) {
await this.agenticFlow.rl.train(algorithm, {
episodes: 1000,
rewardFunction: this.claudeFlowRewardFunction
});
}
}
}
```
## Performance Integration
### Flash Attention Targets
```typescript
const attentionBenchmark = {
baseline: 'current attention mechanism',
target: '2.49x-7.47x improvement',
memoryReduction: '50-75%',
implementation: 'agentic-flow@alpha Flash Attention'
};
```
### AgentDB Search Performance
```typescript
const searchBenchmark = {
baseline: 'linear search in current systems',
target: '150x-12,500x via HNSW indexing',
implementation: 'agentic-flow@alpha AgentDB'
};
```
## Backward Compatibility
### Gradual Migration
```typescript
class BackwardCompatibility {
// Phase 1: Dual operation
async enableDualOperation(): Promise<void> {
this.oldSystem.continue();
this.newSystem.initialize();
this.syncState(this.oldSystem, this.newSystem);
}
// Phase 2: Feature-by-feature migration
async migrateGradually(): Promise<void> {
const features = this.getAllFeatures();
for (const feature of features) {
await this.migrateFeature(feature);
await this.validateFeatureParity(feature);
}
}
// Phase 3: Complete transition
async completeTransition(): Promise<void> {
await this.validateFullParity();
await this.deprecateOldSystem();
}
}
```
## Success Metrics
- **Code Reduction**: <5,000 lines orchestration (vs 15,000+)
- **Performance**: 2.49x-7.47x Flash Attention speedup
- **Search**: 150x-12,500x AgentDB improvement
- **Memory**: 50-75% usage reduction
- **Feature Parity**: 100% v2 functionality maintained
- **SONA**: <0.05ms adaptation time
- **Integration**: All 213 MCP tools + 19 hook types available
## Related V3 Skills
- `v3-memory-unification` - Memory system integration
- `v3-performance-optimization` - Performance target validation
- `v3-swarm-coordination` - Swarm system migration
- `v3-security-overhaul` - Secure integration patterns
© ruvnet · MIT · ruvnet/ruflo