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概要と使いどころ
Use acpx as a headless ACP CLI for agent-to-agent communication, including installed-agent inspection, prompt/exec/sessions workflows, session scoping, queueing, permissions, output formats, system-prompt overrides, and multi-agent flows authored with defineFlow/decision/decisionEdge.
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Search 2500+ curated ChatGPT and LLM open-source repositories. Use when the user asks to find tools, libraries, or repos related to ChatGPT, LLMs, RAG, agents, langchain, NLP, AI development, or any open-source AI tooling.
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Search this repository's awesome-ChatGPT-repositories list for open-source ChatGPT and LLM projects such as RAG frameworks, agents, chatbots, CLIs, prompts, and browser extensions. Use when the user asks to find tools, libraries, or repos related to ChatGPT, LLMs, or AI development; not for editing or adding list entries.
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Instructions for handling API keys and credentials safely, verifying their presence, and prompting the user to add them if missing using a safe protocol.
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Query and search the EMBL-EBI Ontology Lookup Service (OLS) for biomedical ontology terms, definitions, and hierarchies across 250+ ontologies (e.g., GO, DOID, HP). Use when the user asks to search for terms, retrieve details, navigate hierarchies (parents, children, ancestors), look up properties and individuals, get autocomplete suggestions, or access ontology metadata and statistics.
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Ancient text restoration, attribution, dating, contextualization, and embedding via Aeneas (Latin) / Ithaca (Ancient Greek). Use when asked to "restore", "attribute", "date", "contextualize", "find parallels", "where was it written", "when was it written", "embed", or "analyze" an ancient text, inscription, or epigraphic document, or when the user mentions "Aeneas", or "Ithaca".
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The reference agents' cache-stable request assembly, covering the static system and per-request context split, the fixed tool list, the rolling conversation breakpoint, which config fields are prompt bytes, and verification. Load when writing or reviewing a commerce agent's prompt assembly, when cache reads are zero, or when a turn's latency or cost is the question.
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Clean, high-contrast enterprise design for data-driven workflows with intuitive drag-and-drop patterns and structured layouts.
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Structured, enterprise-focused design system emphasizing clarity, consistency, and efficiency for data-dense web applications.
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Comet preset path: Non-bug small changes (tweak). Skip brainstorming and full plan, directly open → lightweight build → light verify → archive. Applicable for copy, configuration, documentation or prompt local optimization.
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Validates Terminal User Interface (TUI) output using freeze for screenshot capture and LLM-as-judge for semantic validation. Supports both visual (PNG/SVG) and text-based validation modes.
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Use when creating animated demos (GIFs) for pull requests or documentation. Covers terminal recording with asciinema and conversion to GIF/SVG for GitHub embedding.
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Interactive terminal control via tmux for TUI apps, prompts, and long-running CLI workflows.
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Transforms a rough idea into a detailed design document with implementation plan. Follows Prompt-Driven Development — iterative requirements clarification, research, design, and planning.
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Create detailed user personas based on research and data. Develop realistic representations of target users to guide product decisions and ensure user-centered design.
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Evaluate research rigor. Assess methodology, experimental design, statistical validity, biases, confounding, evidence quality (GRADE, Cochrane ROB), for critical analysis of scientific claims.
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Generates llms.txt and llms-full.txt files for LLM-friendly project documentation following the llms.txt specification. Use when the user wants to create LLM-readable summaries, llms.txt files, or make their wiki accessible to language models.
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Create Pydantic models following the multi-model pattern with Base, Create, Update, Response, and InDB variants. Use when defining API request/response schemas, database models, or data validation in Python applications using Pydantic v2.
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AI-assisted dataset annotation with COCO export — bbox, SAM2, DINOv3 methods
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Dataset annotation management — COCO labels, sequences, export, and Kaggle upload
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Analyze finance text sentiment using FinBERT or LLM. Use when the user needs to determine the sentiment (positive/negative/neutral) and score of financial text markets.
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Fetch hot finance news, unified trends, and prediction financial market data. Use when the user needs real-time financial news, trend reports from multiple finance sources (Weibo, Zhihu, WallstreetCN, etc.), or Polymarket finance market prediction data.
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Perform finance web searches and local context searches. Use when the user needs general finance info from the web (Jina/DDG/Baidu) or needs to retrieve finance information from a local document store (RAG).
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