'protocol' 검색 결과

FIPA standard library of agent interaction protocols for structured multi-agent communication

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Handle mental health crisis situations in AI coaching safely. Use when implementing crisis detection, safety protocols, emergency escalation, or suicide prevention features. Activates for crisis keywords, safety planning, hotline integration, and risk assessment.

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Compares the version-pinned A2A, MCP, and JSON-RPC role boundaries covered by this bundle; OpenAI and LangChain-specific APIs require their own current sources. Teaches when to use rigid schemas versus free-form content with validation, typed versus untyped boundaries, and streaming versus batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Designs and audits closed, ordered, replay-safe message protocols between already admitted agent bodies. Use when a multi-agent exchange needs explicit epochs, audiences, per-sender sequencing, gathers, terminal fences, acknowledgements, and deterministic replay. NOT for selecting or spawning agents, granting identity or authority, choosing a runtime topology, general human facilitation, wire transport implementation, or deciding whether evidence is true.

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Integration patterns for combining Agent-to-Agent (A2A) Protocol with Model Context Protocol (MCP) for hybrid agent communication. Use when building systems that need both agent-to-agent communication and agent-to-tool integration, implementing composite architectures, or when user mentions A2A+MCP integration, hybrid protocols, or multi-agent tool access.

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Agent-to-Agent (A2A) protocol implementation patterns for Google ADK - exposing agents via A2A, consuming external agents, multi-agent communication, and protocol configuration. Use when building multi-agent systems, implementing A2A protocol, exposing agents as services, consuming remote agents, configuring agent cards, or when user mentions A2A, agent-to-agent, multi-agent collaboration, remote agents, or agent orchestration.

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Interactive guide for integrating new DeFi modules or protocols into OneKey. Use when adding new DeFi features like staking protocols, lending markets, or entirely new DeFi modules. Triggers on DeFi, protocol, integration, Earn, Borrow, staking, lending, supply, borrow, withdraw, repay, claim, new module, Pendle, Aave, Compound.

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Protocol-based dependency injection for testable Swift code — mock file system, network, and external APIs using focused protocols and Swift Testing.

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Detect command injection attacks against Modbus TCP/RTU protocol in ICS environments by monitoring for unauthorized write operations, anomalous function codes, malformed frames, and deviations from established communication baselines using ICS-aware IDS and protocol deep packet inspection.

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This skill covers detecting anomalies in Modbus/TCP and Modbus RTU communications in industrial control systems. It addresses function code monitoring, register range validation, timing analysis, unauthorized client detection, and deep packet inspection for malformed Modbus frames. The skill leverages Zeek with Modbus protocol analyzers, Suricata IDS with OT rules, and custom Python-based detection using Markov chain models for normal Modbus transaction sequences.

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Swift 6.2 마이그레이션과 동시성 설계를 돕습니다. MainActor로 상태를 보호하고 데이터 경쟁 컴파일 오류, 프로토콜 준수, 고부하 계산의 명시적 백그라운드 실행을 다룹니다.

• 기존 앱을 Swift 6.2로 마이그레이션
• 데이터 경쟁 컴파일 오류 해결
• 고부하 계산을 백그라운드로 분리

프런트엔드와 백엔드 또는 서비스 간 API와 이벤트 명세를 먼저 정합니다. 타입을 생성하고 같은 명세로 테스트 데이터와 실제 응답을 검증해 병렬 개발 중 불일치를 줄입니다.

• 프런트엔드와 백엔드 병렬 개발
• 서비스 간 API와 이벤트 형식 통일
• 모의 응답과 운영 응답 비교

mcp-use로 MCP 서버의 작업, 데이터, 재사용 프롬프트와 조작 화면을 설계하는 이전 가이드입니다. 현재는 사용이 권장되지 않으며 mcp-app-builder로 전환하도록 안내합니다.

• 기존 mcp-use 서버 구조 파악
• Tool·Resource·Prompt 예시 확인
• 대화형 Widget 설계 검토

Paperclip Runner의 동작 평가에 판정 조건, 실행 대상, 보고서 검증 데이터를 추가하고 증거와 실행 이력을 남겨 검증합니다.

• Runner 동작 평가를 추가합니다
• 정상 및 잘못된 증거로 판정을 검증합니다
• 실행 대상 목록과 지속 평가를 갱신합니다

명령줄에서 OmniRoute의 A2A 서버로 작업을 보냅니다. 실행 이력과 로그를 조회하고 작업을 감시하거나 취소하며 에이전트 간 통신을 테스트합니다.

• 서버 상태와 사용 가능한 스킬 확인
• JSON 입력으로 스킬 호출
• 작업 실행 이력과 로그 조회

에이전트 간 통신으로 OmniRoute에 문의합니다. 용도에 맞는 AI 제공업체와 모델, 남은 사용 한도, 예상 비용, 시스템 상태를 확인합니다.

• 프롬프트에 맞는 제공업체와 모델을 고릅니다
• 제공업체와 계정의 남은 한도를 확인합니다
• 필요한 기능을 지원하는 제공업체를 찾습니다

Plan study sample sizes, estimate statistical power—the chance of detecting an assumed effect—and find the smallest detectable effect. Supports standard tests and simulations for complex designs, with sensitivity analyses and sample size justifications.

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• Estimating participant or sample counts before data collection
• Finding the smallest effect detectable with a fixed sample
• Preparing sample size justifications for grants or protocols

Prepare constructive review drafts for scientific manuscripts, protocols, preprints, and proposals. Organize checks of claims, evidence, methods, statistics, reproducibility, ethics, figures, and citations into specific comments that a responsible human reviewer can verify and revise.

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• Draft evidence-based comments on a scientific manuscript
• Check methods, statistics, and reproducibility reporting
• Choose reporting guidelines and identify missing information

Automate Electron desktop apps with agent-browser through CDP, a browser debugging connection. Click controls, enter text, extract content, and capture screenshots while switching between app windows or embedded pages for routine work and testing.

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• Automating clicks and form entry in desktop apps
• Extracting text and screen information from apps
• Capturing screenshots for application testing

Plan and build an MCP server, a connection that lets Claude use external tools. Choose hosting, tool structure, authentication, and a framework, then scaffold a server or hand off to specialized packaging and interface skills.

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• Connect a cloud API to Claude
• Choose how to run and distribute an MCP server
• Organize tools for an API with many actions

Set communication rules for teams of AI agents. The skill explains when to use direct messages or broadcasts, how leads review plans, how teammates shut down safely, and how to troubleshoot stalled handoffs or missing communication tools.

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• Establishing communication rules for a new agent team
• Choosing direct messages or team-wide broadcasts
• Reviewing and approving a teammate's work plan

Build and troubleshoot MCP servers, which connect AI agents to external tools, for codewhale. Covers local and remote connections, credential configuration, tool validation, and testing both successful requests and failures.

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• Building an MCP server for a local tool
• Connecting codewhale to a remote service
• Configuring credentials and connection headers

Review source code for MCP, a protocol connecting AI applications to tools. Check authentication, input validation, unsafe execution, and other security risks, then report findings with file and line references and separate manual follow-ups.

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• Reviewing an MCP server before release
• Checking authentication and validation on a network-exposed server
• Auditing tool code for unsafe execution paths

Use the command line to discover and run tools on MCP servers, which connect agents to external systems. Inspect required inputs, pass JSON arguments, and retrieve results as JSON or raw text for scripts.

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• Listing available MCP servers and tools
• Searching for tools by name
• Checking tool inputs before calling an external API