'openai api' 검색 결과

Use when installing Anthropic's Claude Science on a geo-blocked machine (e.g. China) or running it without a Claude account. Downloads the binary from the unblocked downloads.claude.ai CDN, sets up the claude-science-api-bridge local proxy to route requests to ANY OpenAI- or Anthropic-compatible API (Volcengine, DeepSeek, Kimi, Zhipu, OpenAI, local Ollama/vLLM), and applies a no-login patch so no Claude Pro/Max subscription is required.

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Use this skill whenever the user asks to generate, edit, inpaint, restyle, or create bitmap images through OpenAI's Responses API image_generation tool from Codex. This skill calls the Responses API, saves generated base64 image results to files, uses no npm or pip dependencies, works on Linux/macOS/Windows with either Node.js 18+ or Python 3, and reuses Codex's configured API base URL, model, and key instead of asking the user for credentials.

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Use when the user asks to generate or edit images via the OpenAI Image API (for example: generate image, edit/inpaint/mask, background removal or replacement, transparent background, product shots, concept art, covers, or batch variants); run the bundled CLI (`scripts/image_gen.py`) and require `OPENAI_API_KEY` for live calls.

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Serve LLMs com alta throughput usando PagedAttention do vLLM e continuous batching. Use ao fazer deploy de APIs LLM em produção, otimizar latência/throughput de inferência, ou servir modelos com memória GPU limitada. Suporta endpoints compatíveis com OpenAI, quantização (GPTQ/AWQ/FP8) e tensor parallelism.

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Transcribe audio via OpenAI Audio Transcriptions API (Whisper).

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Use when the user asks for text-to-speech narration or voiceover, accessibility reads, audio prompts, or batch speech generation via the OpenAI Audio API; run the bundled CLI (`scripts/text_to_speech.py`) with built-in voices and require `OPENAI_API_KEY` for live calls. Custom voice creation is out of scope.

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Serves LLMs with high throughput using vLLM's PagedAttention and continuous batching. Use when deploying production LLM APIs, optimizing inference latency/throughput, or serving models with limited GPU memory. Supports OpenAI-compatible endpoints, quantization (GPTQ/AWQ/FP8), and tensor parallelism.

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OpenAI Codex (CLI / IDE / cloud / ChatGPT desktop app) リファレンス。 GPT-6 系, Fast / Ultrafast mode, codex exec, スラッシュコマンド, prompting, AGENTS.md, rules, subagents, approvals, auto-review, sandbox, permission profiles, profiles, config.toml, 環境変数, roles, MCP 設定, GitHub Action, Codex SDK, App Server (JSON-RPC), Agents SDK 連携, Codex skills (.agents/skills), plugins, scheduled tasks, Browser, Computer Use, cloud / local / worktree 環境, git worktrees, Record & Replay, cloud 委譲, GitHub / GitLab / Linear / Slack 連携, administration, provisioning, analytics API, compliance API, LLM gateway, Codex Security 脆弱性スキャン (SARIF), deep scan, triage, findings, threat model, security hardening。

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Use when the user asks to generate or edit images via the OpenAI Image API (for example: generate image, edit/inpaint/mask, background removal or replacement, transparent background, product shots, concept art, covers, or batch variants); run the bundled CLI (`scripts/image_gen.py`) and require `OPENAI_API_KEY` for live calls.

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기사 URL, YouTube 영상, 팟캐스트, PDF와 로컬 파일의 요점을 정리합니다. 요약 길이를 지정하거나 영상의 대화록을 추출할 수 있습니다.

• URL로 기사 요점을 확인합니다
• YouTube 영상을 요약합니다
• YouTube 대화록을 추출합니다

LLM이 JSON, 정규 표현식, Pydantic 타입 정의에 맞춰 답변을 생성하도록 합니다. 텍스트에서 추출한 정보와 분류 결과를 후속 프로그램에서 다루기 쉬운 형식으로 정리합니다.

• 텍스트에서 기업과 제품 정보를 추출할 때
• 정해진 라벨로 리뷰를 분류할 때
• 프로필을 항목별로 정리할 때

에이전트가 Google Meet에 참여해 실시간 자막으로 회의를 기록하고, 회의 후 요약과 후속 작업 정리를 돕습니다. 추가 설정을 하면 회의 중 음성 발언도 지원합니다.

• Google Meet 회의 메모를 맡깁니다
• 회의 요약과 후속 작업을 정리합니다
• 지정한 조건에 맞춰 발언하게 합니다

AgentDB로 문서의 의미가 얼마나 가까운지에 따라 검색하는 기능을 구현합니다. 문서 저장, 유사도 검색, 속성 필터를 결합해 관련 자료를 참고하여 답하는 구조를 만듭니다.

• 검색한 자료를 근거로 답변 생성
• 지식 기반에 의미 검색 추가
• 내용이 비슷한 문서 찾기

AgentDB로 문서의 의미가 얼마나 가까운지에 따라 검색하는 기능을 구현합니다. 문서 저장, 유사도 검색, 속성 필터를 결합해 관련 자료를 참고하여 답하는 구조를 만듭니다.

• 검색한 자료를 근거로 답변 생성
• 지식 기반에 의미 검색 추가
• 내용이 비슷한 문서 찾기

Prepare and publish a core Hindsight release, then open a pull request for its changelog and announcement blog post. Covers version updates, package publication checks, and synchronization of the accompanying documentation references.

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• Publishing a new core Hindsight version
• Preparing a release changelog and announcement
• Checking release tags and publication workflows

Hand a scoped coding task to Aider while the coordinating agent reviews changes, runs project checks, and commits the result. Covers task briefs, execution tracking, and follow-up edits, but the executable helper is not bundled.

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• Delegating a scoped code change to Aider
• Reviewing changes and tests before committing
• Requesting follow-up edits after a review

Build systems that use Pinecone to find documents for AI answers or retain agent memories across sessions. Guides index setup, data loading, meaning-based and keyword search, memory separation, and end-to-end checks.

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• Build an AI assistant that answers from documents
• Keep agent facts and decisions across sessions
• Combine meaning-based search with exact terminology

Use Outlines to make language models produce data in a defined format. The skill covers extracting information into JSON, restricting classification labels, and applying Pydantic models, which define fields and data types, with local model backends.

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• Extracting company or profile details into JSON
• Classifying text using a fixed set of labels
• Generating text that matches a specified pattern

Guides Python agent development with PydanticAI, covering tool calls and structured outputs checked against defined data types. Explains service injection, provider switching, streaming responses, and tests that run without calling a real language model.

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• Building agents that return validated structured data
• Connecting customer support agents to order data
• Testing agent logic without real model calls

Build document search and AI retrieval workflows with Chroma, a database for numerical representations of text. Cover document storage, meaning-based search, metadata filters, persistence, and connections to LangChain and LlamaIndex.

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• Building document search based on meaning
• Adding document retrieval to AI answers
• Filtering search results by document attributes

Build workflows that extract structured data from LLM responses, check field types and values with Pydantic, and retry failed extractions. Includes examples for nested data, classification, and receiving results as they are generated.

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• Extracting contact and company details from text
• Classifying articles into predefined categories
• Checking review analysis against validation rules

Assess GitHub issues and pull requests by checking demonstrated user needs, existing alternatives, compatibility, and maintenance costs. Produce an evidence-based maintainer recommendation through code and document inspection, without running tests or examples.

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• Deciding whether a pull request merits merging
• Checking whether existing features already solve an issue
• Comparing competing fixes for the same problem

Measure Python SDK test coverage, the code exercised by tests, and identify meaningful gaps in user-visible behavior. Report proposed scenarios or add authorized tests, then verify the changes and report remaining gaps alongside coverage results.

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• Auditing Python SDK test coverage
• Investigating a decline in coverage metrics
• Finding untested error and cancellation paths

Plan and, after explicit approval, run controlled checks of software behavior. Compare baseline and failure cases, repeat sensitive measurements, and report observed results with execution context, comparison conditions, and the status of temporary evidence files.

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• Investigating a suspected runtime regression
• Checking retries, interruptions, and concurrent operations
• Comparing latency or cost under matched conditions