Diego Rodrigues de Sa e Souza

Create a new skill for this repository following the agentskills.io specification with proper structure and packaging

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 adversarial inputs, edge cases, and boundary test payloads for stress-testing LLM robustness

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。

Add a professional footer to README files with engagement prompts, community channels, and call-to-action for subscriptions. Use when you need to enhance your README with a footer that encourages interaction and builds community.

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。

Assesses agent capabilities by analyzing agent files and determining what tasks they can handle. Use when you need to evaluate if an existing agent can handle a task or if a new agent is needed. Reviews agent descriptions, skills, and workflows to determine capability match.

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。

Detects and analyzes agent chain anti-patterns where agents invoke other agents sequentially causing massive context load

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。

[00] TnR ABSOLUTE RIGOR — Systemic Verification Doctrine. Forced cognitive exertion for high-stakes investigations. Mandates absolute deconstruction, mathematical proof chains, and ≥95% derived certainty. Zero-tolerance for heuristics or sentiment-based reasoning. Shortcuts are defined as intentional hallucinations.

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。

Configures 2-Agent workflow between PM and implementation roles. Use when user mentions 2-Agent, 2エージェント, PM連携設定, Cursor設定, Cursor連携, 2-agent運用. Do NOT load for: 単独運用, ワークフロー実行, ハンドオフ処理.

Advanced AgentDB Vector Search Implementation operates on 3 fundamental principles:

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。

Iteratively refine a product spec by debating with multiple LLMs (GPT, Gemini, Grok, etc.) until all models agree. Use when user wants to write or refine a specification document using adversarial development.

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 and manage Databricks Agent Bricks: Knowledge Assistants (KA) for document Q&A, Genie Spaces for SQL exploration, and Multi-Agent Supervisors (MAS) for multi-agent orchestration. Use when building conversational AI applications on Databricks.

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。

Appends relevant hashtags to journal entries based on content analysis. Intended for LLM execution.

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。

Add a new property to the AI agents database. Use when the user wants to add, create, or introduce a new column, property, field, or feature to track across all agents in the comparison matrix. Handles all four required steps - database updates, groups.json, table display, and GitHub issue templates.

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。

Add new Agent templates to the meta-agent-skills framework.

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。

Add a new AI coding agent to Agent Sandbox. Creates all required files (Dockerfile, templates, CI, docs) and wires the agent into the CLI, proxy, and build system.

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。

Add a new tool to the backend OpenAI function calling system. Use when user mentions "new tool", "add tool", "backend function", "agent capability", or wants to extend what the AI agent can do.

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。

Add a new AI model to a provider (anthropic, openai, groq, cerebras). Use when a new model is announced and needs to be supported in aico.

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。

Add a new AI provider to agentconfig.org's comparison system. Use when integrating a new coding assistant (e.g., Cursor, Claude Desktop, GitHub Copilot alternative) with proper type system updates, implementation data, UI components, tests, and documentation.

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 RAG (Retrieval-Augmented Generation) agents with Google ADK and Vertex AI RAG Engine. Use when implementing document Q&A, knowledge base search, or citation-backed responses. Covers VertexAiRagRetrieval tool, corpus setup, and citation formatting.

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。