sqersters

High-level SDK for Azure AI Foundry projects with agents, connections, deployments, and evaluations.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Create detailed 3-5 year financial model with revenue, costs, cash flow, and scenarios

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Generate comprehensive investor-ready business case document with market, solution, financials, and strategy

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Motor de crescimento para produtos digitais -- growth hacking, SEO, ASO, viral loops, email marketing, CRM, referral programs e aquisicao organica.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Master the LangChain framework for building sophisticated LLM applications with agents, chains, memory, and tool integration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Deep research with structured reports and charts. ONLY use when the user explicitly requests research/analysis, or needs data visualization with charts, or quantitative/comparative analysis across multiple sources. Do NOT use for simple questions or quick lookups.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

You are an AI assistant development expert specializing in creating intelligent conversational interfaces, chatbots, and AI-powered applications. Design comprehensive AI assistant solutions with natur

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Get reliable JSON, enums, and typed objects from LLMs using response_format, tool_use, and schema-constrained decoding across OpenAI, Anthropic, and Google APIs.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Machine learning in Python with scikit-learn. Use for classification, regression, clustering, model evaluation, and ML pipelines.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Improve AI application with evaluation-driven development. Define eval criteria, instrument the application, build golden datasets, observe and evaluate application runs, analyze results, and produce a concrete action plan for improvements. ALWAYS USE THIS SKILL when the user asks to set up QA, add tests, add evals, evaluate, benchmark, fix wrong behaviors, improve quality, or do quality assurance for any Python project that calls an LLM model.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Guidelines for deep learning development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio for LLM and diffusion model work.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

MLflow, model versioning, experiment tracking, model registry, and production ML systems

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Design and implement a complete ML pipeline for: $ARGUMENTS

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern ML frameworks. Implements model serving, feature engineering, A/B testing, and monitoring.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Autonomous coding agent. Delegate any task that involves understanding, writing, or running code — from a GitHub issue, a bug report, or a user request. It explores, implements, and verifies on its own.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert guidance for LangChain and LangGraph development with Python, covering chain composition, agents, memory, and RAG implementations.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert in LangGraph - the production-grade framework for building stateful, multi-actor AI applications. Covers graph construction, state management, cycles and branches, persistence with checkpointers, human-in-the-loop patterns, and the ReAct agent pattern.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert guidance for LlamaIndex development including RAG applications, vector stores, document processing, query engines, and building production AI applications.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

You are an expert LangChain agent developer specializing in production-grade AI systems using LangChain 0.1+ and LangGraph.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build tools that agents can use effectively, including architectural reduction patterns. Use when creating new tools for agent systems, debugging tool-related failures or misuse, or optimizing existing tool sets for better agent performance.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。