スキルを探す

AI agent guidance — agent architecture, tool design, planning loops, guardrails, evaluation, and production agents.

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 3D web experiences: scene setup, models, materials, lighting, animation, scroll-driven scenes, and performance budgets. Use when adding 3D to websites beyond basic demos.

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。

Run ABM programs — target account selection, personalized campaigns, sales orchestration, and account-level measurement.

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。

Coordinate agents via messaging: send, receive, and manage inter-agent communication. Use when agents need to collaborate, hand off work, or notify each other.

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。

Idiomatic Astro: islands architecture, content collections, SSR/SSG choices, and performance-first builds. Use when writing, reviewing, or structuring Astro sites.

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 agents on OpenAI's platform patterns — assistants-style threads, function calling, structured outputs, and multi-step tool workflows. Use when working with OpenAI models as the agent engine.

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 data-centric LLM applications with indexing and retrieval frameworks — document ingestion, indices, query engines, and RAG pipelines. Use when the core problem is getting the right data in front of the model.

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。

Master 1Password: vaults, Watchtower, passkeys, SSH agent, CLI, and family/team administration. Use when getting full value from 1Password personally or administering it for others.

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 3D visuals with modeling, texturing, lighting, rendering, and optimization for web and product.

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 LLM applications with chain-style orchestration frameworks — prompts, chains, tool-calling agents, memory, and retrieval pipelines. Use when structuring multi-step LLM programs, adding tools to a model, or composing RAG systems in 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。

Writing abstracts that get papers read — structured content, the 5-sentence core, and journal-specific constraints.

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。

Manage fleets of local AI agents — spawn, supervise, route tasks, monitor progress, and shut down workers cleanly. Use when coordinating multiple agents on parallel workstreams.

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。

Craft effective AI image prompts with structured syntax, style control, and iterative refinement techniques.

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。

Proven prompts behind viral AI-made videos across 4 models — Claude, Muse AI, ChatGPT, Gemini. Browse by model, category, or tech tag, copy a creator's prompt, adapt it to your own model and renderer. Use when you need a motion-graphic, explainer visual, 3D scene, interactive animation, or AI video-gen prompt that already worked in the wild.

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 with BAAI's Aquila models — open bilingual models from Beijing's academy with research transparency.

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 and run affiliate programs — recruitment, commission structures, partner enablement, and fraud prevention.

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。

Design and build LLM agents: ReAct loops, tool schemas, planning, memory, guardrails, evals, and human-in-the-loop. Use when building autonomous multi-step AI systems.

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 with AI21 Labs' models — Jurassic for generation and strong task-specific models for enterprise use.

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。

Run goal-driven autonomous agent loops — decomposing objectives, executing tool chains, self-critiquing, and iterating until done. Use when exploring what fully autonomous task execution looks like and its limits.

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 reusable agent workflow patterns — subagents with scoped briefs, event hooks, slash commands, and session management. Use when turning one-off agent tasks into repeatable, composable workflows.

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。

Design tools for AI agents — clean function interfaces, typed schemas, informative errors, idempotency, and tool documentation. Use when giving an agent new capabilities or fixing flaky tool use.

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。

Architect persistent, searchable memory for agents — episodic, semantic, and procedural stores with retrieval, consolidation, and forgetting policies. Use when designing how an agent remembers across sessions.

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。

Manage fleets of local AI agents: lifecycle, monitoring, task assignment, and resource control. Use when running multiple CLI agents via an orchestrator like AI Maestro.

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。

Scale Ray workloads and serve models on Anyscale — managed Ray clusters for training and inference.

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。