'llm ops' 검색 결과

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

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Configure Azure API Management as an AI Gateway for AI models, MCP tools, and agents. WHEN: semantic caching, token limit, content safety, load balancing, AI model governance, MCP rate limiting, jailbreak detection, add Azure OpenAI backend, add AI Foundry model, test AI gateway, LLM policies, co...

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Deploying Cloudflare Access with Cloudflare Tunnel to provide zero trust access to self-hosted and private applications, configuring identity-aware access policies, device posture checks, and WARP client enrollment for VPN replacement.

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Kontokonzept für den budgetierten Einsatz teurer oder knapper Modelle (Advisor, Reviewer, Spezialmodelle, Dauer-Worker) in längeren Agentenläufen. Beginnt mit einer gemeinsamen Aushandlung zwischen Nutzer und Modell über verfügbare Modelle, Rollen und Kontingente je Zeitfenster, führt ein Konto über jeden Einsatz, setzt vor jeder Eskalation ein Puzzleteil-Vorverfahren und erlaubt Anpassungen mitten im Lauf. Verwenden bei "Budget", "Kontingent", "Konto führen", "nur einmal pro Stunde", "Reviewer sparsam einsetzen", "Fable/Codex/Sol/Astra/Luna/Advisor nur begrenzt", "/budgetierung", und immer dann, wenn ein Operator-, Forschungs- oder Automationslauf mehrere Modelle mit unterschiedlichen Kosten kombinieren soll — auch wenn der Nutzer das Wort Budget nicht nennt, aber Einsatzgrenzen für Modelle vorgibt.

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Design verification strategy: diagnose observability, select oracle families, map to loop tiers, surface blind spots. Use after ln-plan when frontier items or scoped slices need oracle design — especially for LLM, visual, or compositional work — or when verification coverage has drifted.

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Behavioral activation for depression: Breaking the vicious cycle, activity monitoring, weekly planning, and values-based activities.

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Ordner und Dateiablagen semantisch aufräumen: lokale Regeln und vorhandene Taxonomie erkennen, Dateien inhaltlich zuordnen, zusammengehörige Sets erhalten, klare Vorgänger-/Nachfolgerreihen und Logs archivieren, gemischte gültige und überholte Inhalte per Cut-and-Clue trennen und Löschkandidaten reversibel in einen Prüf-Papierkorb legen. Nutze diesen Skill bei „Ordner aufräumen“, „Dateien sinnvoll einsortieren“, „alte Versionen archivieren“, „Logdateien bereinigen“, „veraltete und gültige Inhalte trennen“ oder wenn beim Aufräumen Geheimnisdateien beziehungsweise Geheimnisse in einer Cloud-Ablage auffallen. Er funktioniert anbieter- und nutzerneutral allein; erkannte kompatible Module oder Dateidienste werden nur als optionale Beschleuniger genutzt. Für bereits vollständig definierte wiederkehrende Sammelregeln stattdessen eine regelbasierte Datei-Automation, für den Umbau einer ganzen Projektarchitektur einen Pipeline-/Projekt-Optimizer verwenden.

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Betreibt eine zeitlich begrenzte, sitzungsgebundene Funkstelle über einen gemeinsam synchronisierten Ordner. ListenSync scannt systematisch nach Aufträgen und Neuigkeiten; WriteSync versendet Deltas und Receipts. Verwenden bei PingPong, Dosentelefon, ListenSync, WriteSync, Sync-Listener, Auftragswache, News-Scan oder Goal-/Loop-Überwachung.

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Dach-Skill für Cloud-gestützte Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten auf unterschiedlichen Maschinen (Ping-Pong, agent-beam, Listener und künftige Protokolle). Nutzen, wenn Arbeit über Maschinen hinweg per gemeinsamem Sync-Ordner oder Message-Yard koordiniert wird.

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Selbstjustierende Takt-Regelschleife für wiederkehrende Agenten-Scans. Nutzen, wenn ein geplanter Scan sein Intervall bei Aktivität schärfen und bei Stille abkühlen soll, ohne Operator-Eingriff.

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Eigenständige Navigations- und Routing-Strategie, die Verzeichnishierarchien nach oben und unten nach Wegweiser-Dokumenten wie CLAUDE.md, AGENTS.md, README.md und RULES.md sowie nach nutzerkonfigurierbaren Stichwörtern durchsucht. Die Konfiguration erfolgt über staircase-config.json oder config.json. Auch als Up-and-Down Routing oder Walking Bass Routing bekannt.

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Bei vorhandenem und ausdrücklich autorisiertem lokalem Entscheidungsprofil: wiederkehrende Entscheidungen aus belegtem Feedback vorhersagen, Konfidenz kalibrieren und Vorhersage, Entscheidung und Ausführung strikt trennen.

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Autonomer Langlauf-Modus ohne laufende Rückfragen — Startbedingungen (Ziel, Scope, Budgets, Checkpoints), Entscheidungsstufen und Abbruchregeln für unbeaufsichtigte Läufe; erhöht die Ausdauer, nicht die Berechtigung. Nutzen, wenn ausdrücklich ein längerer autonomer Lauf gewünscht ist.

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Pflege-Skill, der das dreiteilige Skill-Register konsistent hält (code-skill-index-Kataloge, Skill-Index, SKILL-MAP Family-/Routing-Map). Nutze diesen Skill für einen Drift-Check zwischen dem realen Skill-Inventar und dem dokumentierten Register: fehlende oder zu viele Einträge melden, Counts korrigieren, Stand-Datum setzen. Auch auslösen bei „Skill-Register pflegen", „Index aktualisieren", „Register-Drift prüfen", „welche Skills fehlen in der Map".

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Pflege-Skill, der die Skill-Familien aktuell hält, ohne den vollen skill-explorer-Audit zu fahren. Nutze diesen Skill, wenn ein neuer Skill der richtigen Familie zugeordnet, ein Familien-Header-Router nach einer Familienänderung nachgezogen oder ein verwaister Router entfernt werden soll. Auch auslösen bei „Familien pflegen", „neuen Skill einer Familie zuordnen", „Router aktualisieren", „Familien-Header setzen/entfernen".

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Providerneutrales Protokoll zum Zerlegen komplexer Aufgaben, zum Beauftragen unabhängiger Worker und zur evidenzbasierten Abnahme ihrer Ergebnisse.

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agents-bridge — the Lifeboat, auch: Time Capsule. Portable, provider-neutral file bridge for bootstrap surfaces, truth pointers, separate memory silos, messaging, presence, cooperative locks, and reversible host recovery.

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Providerneutrale Operator- und Teamleader-Rolle für komplexe, länger laufende oder planbasierte Vorhaben. Verwenden bei `$operator`, `/operator`, "übernimm als Operator" oder "arbeite den Plan weiter ab", um den nächsten substanziellen Planschritt zu wählen, unabhängige Arbeitspakete kontrolliert zu delegieren und Ergebnisse evidenzbasiert abzunehmen und zu integrieren.

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Bindet das model-agnostische Computer-Use-Modul open-compute (Screenshot-Wahrnehmung, Windows-UIA-Elementklicks, sicherheitsgegatete Aktionen) fuer ALLE Agenten des Systems ein -- Claude Code, Codex und agy/Antigravity. Nutzen, wenn ein Dienst eine interaktive GUI- oder Browser-Aktion braucht, die kein reiner Text-/API-Weg loesen kann (Paradebeispiel: Tailscale-Reauth im Browser, sonstige Login-/Consent-Dialoge, Dialogfenster-Klicks). Standard ab 2026-08-02: open-compute statt Aufgeben oder Abwarten nutzen.

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Baut aus einem Chatverlauf oder aus bestehenden Automatisierungs-Prompts (z. B. eines anderen Agenten-Systems) eine selbstlaufende, user-neutrale Workflow-Automatisierung: einen wiederkehrenden Prompt bzw. Automations-Skill für Cron/Schedule/Loop. Alias: automations-extractor. Nutze diesen Skill bei „mach daraus eine Automatisierung", „das soll regelmäßig/nächtlich laufen", „extrahiere Workflows aus diesen Chatverläufen/Automationen", „Automation aus dieser Session bauen", oder bei `/workflow-extract`. Ergänzt fehlende Automations-Bausteine (Rotations-Auswahl, Check-Registry, Idempotenz, Log-Hygiene, Freigabe-Gate, Eskalations-Handoff, Monitor-Meldedisziplin) systematisch. Enthält auch den Fleet-Audit-Modus: bestehende Automations-Flotten auf Silent-Failures, Redundanz, Drift und Lücken prüfen („prüfe meine Automatisierungen/Scheduled Tasks/Cron-Jobs"). Soll stattdessen ein abrufbarer Skill (Fähigkeit auf Zuruf) entstehen, den Schwester-Skill skill-extractor nutzen.

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Anbieterneutrales Onboarding-Protokoll für einen neuen, neu aufgesetzten oder ausgetauschten Arbeitsplatzrechner. Es richtet Betriebssystemvoraussetzungen, Agentenlaufzeiten, gemeinsame Regelflächen, portable Skills, verifizierte Konfiguration und Nachweise nach der Installation ein, ohne Zugangsdaten, private Prompts oder host-spezifische Konfiguration in ein Repository zu kopieren.

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Provider-neutral planner for synchronizing MCP configuration, skills and rule files across agent providers and app classes. It discovers evidenced local options and lets the user choose truth, targets, direction and conflicts.

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Aktiver Finder/Router für die eigenen lokalen Skills (Analogon zu using-superpowers). IMMER zu Beginn einer nicht-trivialen Aufgabe nutzen, um zu prüfen, ob ein user-Skill passt, und zum richtigen Skill zu routen. Aktiviert sich bei „welcher Skill passt", „gibt es dafür einen Skill", „skill finden", oder generell vor Aufgaben, die ein lokaler Skill besser löst als ad-hoc-Arbeit.

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Extrahiert aus einem Chatverlauf (aktuelle Session oder Transkript-Dateien) einen wiederverwendbaren Skill — oder verbessert einen sehr ähnlichen existierenden Skill, statt ein Duplikat zu erzeugen. Nutze diesen Skill bei „mach daraus einen Skill", „das sollten wir als Skill festhalten", „extrahiere Skills aus diesem/alten Chatverläufen", „diese Arbeitsweise wiederverwendbar machen", oder bei `/skill-extract`. Deckt auch Bulk-Läufe über viele alte Transkripte ab (mit Datenreduktion über Subagenten). Für wiederkehrende AUTOMATISIERUNGEN (Cron/Schedule/Loop) stattdessen den Schwester-Skill workflow-extract nutzen.

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