'ai-agent' 검색 결과

AI agent architecture, graph and loop composition, protocol choice, evaluation, and observability. Use when scoping or reviewing systems before implementation.

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Gingiris growth toolkit 主入口。当用户问"怎么做增长"、"怎么发 PH"、"SEO 掉了"、"写篇博客"、"分析对手"等出海增长问题时调用。 根据问题类型自动路由到对应子 skill（gr-seo-patrol / gr-blog-post / gr-ph-launch 等）。

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Design AI agents with tools, memory, and reasoning. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-builder related tasks.

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Design planning capabilities for AI agents. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-planning related tasks.

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Design tool-use patterns for AI agents. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-tools related tasks.

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Design memory systems for AI agents. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-memory related tasks.

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Evaluate AI agent performance and reliability. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-evaluation related tasks.

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Test AI agent systems for tool abuse, unauthorized actions, privilege escalation through tool chaining, and safety bypass via agentic workflows. Use this skill when assessing autonomous AI agents that use tool-calling (function calling, plugins, actions) to interact with external systems. Covers multi-step attack chains, implicit trust exploitation, and capability boundary testing for AI agents.

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Use when creating, editing, reviewing, packaging, or organizing AI-agent skills and deciding whether a skill should be text-only, script-backed, or backed by an ML/specialist pipeline.

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Design tool-use patterns for AI agents. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-tools related tasks.

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Design AI agents with tools, memory, and reasoning. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-builder related tasks.

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Design planning capabilities for AI agents. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-planning related tasks.

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Design memory systems for AI agents. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-memory related tasks.

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Evaluate AI agent performance and reliability. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-agent-evaluation related tasks.

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ai-agents/ と dotfiles/ の編集内容を各 AI CLI（~/.claude, ~/.codex）と ~/.config へ反映するデプロイ手順。「設定を反映」「デプロイ」「~/.claude に配って」「スキル/エージェント/設定を更新したから配布」等を求められたときに使用する。

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permission-ledger hook が記録した permission prompt と各リポの .claude/settings.local.json から allow 昇格候補を集計し、ユーザーが選んだものだけを ai-agents/settings/claude/settings.json に反映する。 「許可ルールを見直したい」「permission prompt を減らしたい」「承認した操作を allow に入れたい」 「permission review」などと言われたときに `/permission-review` で使う。

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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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

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AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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Manage an AI-agent company in Paperclip through conversation. Set up the company, hire and configure agents, handle approvals, track tasks and spending, and review work products, with summaries and links to the relevant web pages.

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• Setting up a company and its CEO agent
• Planning agent hires and reporting relationships
• Reviewing pending approvals and stalled tasks

Find facts and data with web search, prioritizing primary or authoritative sources. Record exact figures, units, time periods, and source URLs in shared history so later calculation, coding, or writing can use traceable evidence.

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• Finding facts backed by primary or authoritative sources
• Recording figures with units, time periods, and source URLs
• Collecting evidence before calculation or writing

Investigate slow response starts and low cache reuse in agent applications. The skill explains how to keep instructions and tool definitions stable, append changing information, and preserve message formats so earlier processing can be reused across requests.

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• Investigating slow response starts and low cache hit rates
• Deciding where to place timestamps and changing user data
• Reviewing tool order and session restoration

Build an evaluation process for AI agents using success, reliability, cost, and latency measures. Define scoring criteria, repeatable environments, failure analysis, and regression tests that check for recurring problems to support model selection and system improvements.

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• Building an initial agent evaluation process
• Comparing models on actual work tasks
• Investigating a drop in evaluation scores