スキルを探す

Optional vendor skill for Parallel CLI — agent-native web search, extraction, deep research, enrichment, FindAll, and monitoring. Prefer JSON output and non-interactive flows.

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Serverless GPU cloud platform for running ML workloads. Use when you need on-demand GPU access without infrastructure management, deploying ML models as APIs, or running batch jobs with automatic scaling.

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Create HTML-based video compositions, animated title cards, social overlays, captioned talking-head videos, audio-reactive visuals, and shader transitions using HyperFrames. HTML is the source of truth for video. Use when the user wants a rendered MP4/WebM from an HTML composition, wants to animate text/logos/charts over media, needs captions synced to audio, wants TTS narration, or wants to convert a website into a video.

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Zero-install localhost tunnels over SSH via Pinggy.

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Shopify Admin & Storefront GraphQL APIs via curl. Products, orders, customers, inventory, metafields.

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OSINT username search across 400+ social networks. Hunt down social media accounts by username.

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Free meta-search via SearXNG — aggregates results from 70+ search engines. Self-hosted or use a public instance. No API key needed. Falls back automatically when the web search toolset is unavailable.

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Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.

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Search personal knowledge bases, notes, docs, and meeting transcripts locally using qmd — a hybrid retrieval engine with BM25, vector search, and LLM reranking. Supports CLI and MCP integration.

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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.

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High-level PyTorch framework with Trainer class, automatic distributed training (DDP/FSDP/DeepSpeed), callbacks system, and minimal boilerplate. Scales from laptop to supercomputer with same code. Use when you want clean training loops with built-in best practices.

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Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2

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Build PowerPoint decks headless with python-pptx. Pairs with excel-author for model-backed decks where every number traces to a workbook cell. Use for pitch decks, IC memos, earnings notes.

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Play Pokemon via headless emulator + RAM reads.

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Pixel art w/ era palettes (NES, Game Boy, PICO-8).

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Debug REST/GraphQL APIs: status codes, auth, schemas, repro.

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Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at scale. Best for serverless, managed infrastructure.

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Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.

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Build, test, inspect, install, and deploy MCP servers with FastMCP in Python. Use when creating a new MCP server, wrapping an API or database as MCP tools, exposing resources or prompts, or preparing a FastMCP server for Claude Code, Cursor, or HTTP deployment.

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Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster inference. Supports PyTorch native SDPA, flash-attn library, H100 FP8, and sliding window attention.

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Delegate coding to xAI Grok Build CLI (features, PRs).

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Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework

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Publish static sites to {slug}.here.now and store private files in cloud Drives for agent-to-agent handoff.

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