스킬 찾기

High-level SDK for Azure AI Foundry projects with agents, connections, deployments, and evaluations.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Azure AI Voice Live SDK for .NET. Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Azure AI Voice Live SDK for JavaScript/TypeScript. Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Azure AI Projects SDK for Java. High-level SDK for Azure AI Foundry project management including connections, datasets, indexes, and evaluations.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Deploy containerized frontend + backend applications to Azure Container Apps with remote builds, managed identity, and idempotent infrastructure.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Design patterns for building autonomous coding agents, inspired by [Cline](https://github.com/cline/cline) and [OpenAI Codex](https://github.com/openai/codex).

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Azure OpenAI SDK for .NET. Client library for Azure OpenAI and OpenAI services. Use for chat completions, embeddings, image generation, audio transcription, and assistants.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Autonomous agents are AI systems that can independently decompose goals, plan actions, execute tools, and self-correct without constant human guidance. The challenge isn't making them capable - it's making them reliable. Every extra decision multiplies failure probability.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Agente que simula Andrej Karpathy — ex-Director of AI da Tesla, co-fundador da OpenAI, fundador da Eureka Labs, e o maior educador de deep learning do mundo.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Expert in building products that wrap AI APIs (OpenAI, Anthropic, etc. ) into focused tools people will pay for. Not just "ChatGPT but different" - products that solve specific problems with AI.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Build AI phone agents with AgentPhone API. Use when the user wants to make phone calls, send/receive SMS, manage phone numbers, create voice agents, set up webhooks, or check usage — anything related to telephony, phone numbers, or voice AI.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Every product will be AI-powered. The question is whether you'll build it right or ship a demo that falls apart in production.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Audits GitHub Actions workflows for security vulnerabilities in AI agent integrations including Claude Code Action, Gemini CLI, OpenAI Codex, and GitHub AI Inference. Detects attack vectors where attacker-controlled input reaches. AI agents running in CI/CD pipelines.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Lists the hardware, software, and container runtime requirements for running NemoClaw. Use when verifying prerequisites before installation. Trigger keywords - nemoclaw prerequisites, nemoclaw supported platforms, nemoclaw hardware software, nemoclaw quickstart, install nemoclaw openclaw sandbox, nemoclaw windows wsl2 setup, nemoclaw install windows docker desktop.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Lists all inference providers offered during NemoClaw onboarding. Use when explaining which providers are available, what the onboard wizard presents, or how inference routing works. Trigger keywords - nemoclaw inference options, nemoclaw onboarding providers, nemoclaw inference routing, switch nemoclaw inference model, change inference runtime, nemoclaw local inference, ollama nemoclaw, vllm nemoclaw, local model server, openai compatible endpoint.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Zed Editorの特徴、ACP（Agent Client Protocol）の仕様、AI統合、パフォーマンス特性、設定方法について包括的な知識を提供します。Zed Editorに関する質問、ACP対応エージェントの統合、設定のカスタマイズが必要な場合に使用してください。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

AI image generation with OpenAI, Google, DashScope and Replicate APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios. Sequential by default; parallel generation available on request. Use when user asks to generate, create, or draw images.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Build with OpenAI's stateless APIs - Chat Completions (GPT-5, GPT-4o), Embeddings, Images (DALL-E 3), Audio (Whisper + TTS), and Moderation. Includes Node.js SDK and fetch-based approaches for Cloudflare Workers. Use when: implementing chat completions with GPT-5/GPT-4o, streaming responses with SSE, using function calling/tools, creating structured outputs with JSON schemas, generating embeddings for RAG (text-embedding-3-small/large), generating images with DALL-E 3, editing images with GPT-Image-1, transcribing audio with Whisper, synthesizing speech with TTS (11 voices), moderating content (11 safety categories), or troubleshooting rate limits (429), invalid API keys (401), function calling failures, streaming parse errors, embeddings dimension mismatches, or token limit exceeded.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.