Overview of six AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and p
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
1.3万 件 ・ 人気順
概要と使いどころ
Overview of six AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and p
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when comparing prompt changes against a fixed evaluation set: record actual model settings, required checks, missing results, judge limitations and case-level regression evidence.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Secure AI agents against prompt injection, tool abuse, and data exfiltration with defense-in-depth controls.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Create, revise, or audit AGENTS.md files from repository evidence, verified commands, and correctly scoped instructions without overwriting maintainer intent.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Triage failed Agent QA runs with MCP evidence, artifacts, logs, fixed failure categories, confidence, and actionable next steps.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Debug, patch, and verify failed Agent QA runs from MCP evidence, artifacts, logs, and local code without hiding product or infrastructure defects.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Reviews code for objective correctness, security, and reliability.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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 att
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Evaluate agent behavior with versioned cases and explicit verifiers. Use when comparing agent or prompt changes, reproducing failures, or running agent regression tests.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Create, edit, validate, and run Agent QA tests, suites, and hooks through MCP or CLI while preserving canonical IDs and schema contracts.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Verifies specified behavior through appropriate tests and truthful coverage reports.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes an accounting or audit request to the right module skill, from software selection through monthly closing, asking only what is missing. Use for books of accounts or audit files.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Audit a live page for accessibility issues, locate each WCAG violation precisely, and return a selector-grounded fix worklist without editing.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Audit pages and user journeys against a declared WCAG scope. Use when identifying keyboard, screen-reader, focus or contrast barriers and planning verified remediation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Find and fix WCAG 2.2 accessibility issues. Two modes — report (sweep a codebase or page, produce a prioritized written report, no edits) and fix (audit→edit→verify loop on a target). Prefers di
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when designing an A/B or split test: define the hypothesis, control and variants, estimate sample size, verify tracking, and predeclare metrics and stopping rules.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Security audit, hardening, threat modeling (STRIDE/PASTA), Red/Blue Team, OWASP checks, code review, incident response, and infrastructure security for any project.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Roleplay a hostile user to find and triage UX pain points.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use for 100-point QA validation of all skills + auto-fix + report.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
TDD: enforce RED-GREEN-REFACTOR, tests before code.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。