Generate bash script templates with best practices including error handling, argument parsing, logging, and portability considerations.
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上記に当てはまらないスキル(1.6万 件)
概要と使いどころ
Generate bash script templates with best practices including error handling, argument parsing, logging, and portability considerations.
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Generate Bubble Tea (Go) TUI application structure with models, commands, and views using the Elm architecture.
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Set up cosmiconfig for hierarchical configuration loading from multiple sources and formats.
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Apply language-specific micro-optimizations
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Curated bank of interview problems organized by company, pattern, and difficulty. Provides problem recommendations, coverage tracking, weak area identification, and premium problem alternatives for FAANG interview preparation.
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Calculate combinatorial values with modular arithmetic
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Rasa NLU pipeline configuration and training for intent and entity extraction
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Conversation summarization for memory compression and context management
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Mem0 memory layer integration for AI agents. Implement persistent, semantic memory for long-term context retention and personalization.
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NVIDIA NeMo Guardrails configuration for conversational safety and control
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spaCy NER model training and entity extraction for conversational AI
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PII detection and redaction utilities for privacy-compliant conversational AI
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Apply advanced DP optimizations automatically
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Induce visual patterns from examples — few-shot visual reasoning, grid-based pattern recognition, and ARC-style inductive inference.
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Model optimization problems as network flow problems
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Zep memory server integration for long-term conversation memory and user profiling
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Microsoft Semantic Kernel planner and plugin setup for orchestrated AI
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LangChain tool creation and integration utilities for agent systems
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LangChain memory integration including ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, and vector-based memory
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LangChain chain composition including SequentialChain, RouterChain, and LCEL patterns
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Hugging Face transformer model fine-tuning and inference for intent classification
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Microsoft AutoGen multi-agent configuration for conversational AI systems
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Use when starting any conversation. Establishes how to find and use skills, requiring skill invocation before any response.
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Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints between batches.
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