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Transcribe speech to text using the Speech framework. Use when implementing live microphone transcription with AVAudioEngine, recognizing pre-recorded audio files, configuring on-device vs server-based recognition, handling authorization flows, or adopting the new SpeechAnalyzer API (iOS 26+) for modern async/await speech-to-text.
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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Plan which model tier handles which work BEFORE execution begins — a high-cognition model deeply understands the problem, lays the foundations, then emits a modular plan assigning each module the cheapest tier that can safely execute it, with escalation tripwires and one-way-door protection. Advisory only: it announces "next module → tier X / model Y" at each boundary and the HUMAN switches models — harnesses like Cursor cannot switch mid-run. Load when the user asks which model to use, wants a model plan, model tiers, model-tier routing, assign models to tasks or modules, says "cheap model got stuck", "which model for this task", "cost-efficient model choice", or when implementation-plan / problem-to-plan need a model: tier column. NOT dynamic-routing (plan-path selection after failure) — this skill assigns cognition tiers to work.
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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상품 반품 접수부터 검수, 환불, 재판매와 폐기 판단까지 지원합니다. 부정행위 징후, 보증 청구, 공급업체 비용 회수도 포함해 대응 방침을 정리합니다.
제품이나 브랜드의 특징을 바탕으로 둥글고 단순한 마스코트 이미지를 설계하고 생성합니다. 32×32에서도 알아보기 쉬운 형태를 목표로 하며 소재와 배색이 다른 후보를 비교할 수 있습니다.
AI 에이전트의 작업 결과와 상황을 기록하고 과거 경험으로 다음 방법을 선택하는 기능을 구현합니다. 성공과 실패 패턴 대조, 전략 비교, 학습 효과 확인도 다룹니다.
ReasoningBank와 AgentDB로 에이전트의 행동과 결과를 기록하고, 유사 경험 검색과 결과 판정, 기억 정리를 통해 과거 경험을 판단에 재사용하는 기능을 구현합니다.
로컬 PDF, 스캔 이미지, Office 문서를 읽어 요약과 질의응답에 쓸 내용을 추출합니다. 긴 자료의 분할 읽기, 검색, 페이지와 영역을 지정한 인용도 지원합니다.
AI 에이전트가 작업 결과와 상황을 기록하고 과거 경험으로 다음 방법을 선택하는 구조를 구현합니다. 패턴 매칭, 전략 비교, 학습 기록 저장과 효과 확인을 다룹니다.
ReasoningBank와 AgentDB로 에이전트의 행동과 결과를 기록하고, 유사 경험 검색과 결과 판정, 기억 정리를 통해 과거 경험을 판단에 재사용하는 기능을 구현합니다.
Build Python image analysis with Azure AI Vision to generate captions and tags, locate objects and people, and extract text using OCR, or optical character recognition. It also provides suggested crop regions.
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Build Python text analysis with Azure AI Language to detect sentiment, names, key phrases, languages, and personal information. Examples also cover healthcare terminology extraction, combined analyses, authentication, and handling results for multiple documents.
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Build server-side calling workflows in Java with Azure Communication Services. Implement automated phone menus, incoming and outgoing calls, transfers, recording, spoken prompts, and recognition of speech or keypad input, with examples for handling call events.
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Understand compiled Go and Rust programs even when function names have been removed. Use runtime clues, recovered metadata, and error strings to identify important functions and trace application logic with language-specific reverse engineering methods.
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Analyze compiled programs without running them by recognizing branches, loops, data structures, and common instruction patterns. Use disassembly and decompilation, which translate machine code into readable representations, to reconstruct program logic and document findings.
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Design subject lessons that also teach students how to learn. Add recall practice, explanations in their own words, predictions, and reflection to help learners check their understanding and plan later review while studying the main concepts.
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Read, extract text from, split, merge, fill, or create PDFs while preserving originals. Check page counts, extracted text, and file sizes, and flag accuracy limits when scanned pages require optical character recognition.
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Find stock investment candidates by combining financial filters with research into investment themes. Produce five to ten long or short ideas, each with a rationale and risks, plus a comparison table and priorities for further research.
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Recognize classic candlestick patterns using pandas, a Python library for tabular data. Combine bullish and bearish pattern scores into long, short, or stand-aside signals, with adjustable thresholds for candle bodies and shadows.
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Extract text from PDFs, Office documents, images, spreadsheets, and text files through one tool. Results share a common JSON structure, supporting document summaries, contract checks, and spreadsheet previews, with optical character recognition for scanned content.
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Extract text, tables, and images from PDFs; merge, split, rotate, or create documents; and fill forms. The skill also covers password protection and optical character recognition, which reads text from scanned pages to make documents searchable.
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Plan voice AI systems by comparing direct speech processing with separate transcription, language generation, and speech synthesis stages. Covers response delays, detecting when people speak, interruptions, and noise handling to guide conversational interface design.
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Prepare SOX 404 testing materials for internal controls over financial reporting. Organize controls, select samples based on frequency and risk, and create workpaper templates with test procedures, evidence requirements, and a framework for assessing deficiencies.
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