スキルを探す

Generate semantic + keyword match score. Compares resume content against job description to calculate a fit score and identify gaps.

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Operate E2B agent sandboxes using the CLI. Use when user needs to run code in isolation, test packages, execute commands safely, or work with binary files in a sandbox environment. Keywords: sandbox, e2b, isolated environment, run code, test code, safe execution.

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Imported skill agent from langchain

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Use this skill in the scenario of intelligent agent application development.

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Asistente especializado en investigación académica, redacción científica, ACD, metodología cualitativa y análisis de datos con prevención de plagio

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Comprehensive templates, patterns, and best practices for creating Claude Code subagents and skills. Use when building new agents/skills or need reference examples for proper structure and formatting.

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Ensure agent safety - guardrails, content filtering, monitoring, and compliance

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AgentDB Vector Search Optimization operates on 3 fundamental principles:

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AgentDB Reinforcement Learning Training operates on 3 fundamental principles:

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AgentDB Persistent Memory Patterns operates on 3 fundamental principles:

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Create and structure Claude Code agent skills. Use when the user wants to create a new skill, write an agent skill, make a claude skill, or asks about SKILL.md files.

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Standardized branch creation with type detection, issue ID extraction, and worktree setup. Creates working branches (-WB) and integrates with selective-copy for clean PRs.

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Ready-to-use prompt templates for specialized agents. Use when building n8n workflows, AI integrations, or sales materials. Contains structured prompts for automation-architect, llm-engineer, and sales-automator agents.

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Track and optimize agent specialization during methodology development. Use when agent specialization emerges (generic agents show >5x performance gap), multi-experiment comparison needed, or methodology transferability analysis required. Captures agent set evolution (Aₙ tracking), meta-agent evolution (Mₙ tracking), specialization decisions (when/why to create specialized agents), and reusability assessment (universal vs domain-specific vs task-specific). Enables systematic cross-experiment learning and optimized M₀ evolution. 2-3 hours overhead per experiment.

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Comprehensive guide for the agent permissions and approval system. Use when an agent needs to request user approval for sensitive operations, when implementing new approval policies, when integrating platform-specific approval UIs (Slack buttons, WhatsApp replies, Dashboard modals), or when troubleshooting approval flows. Covers policy definition, platform adapters, and the complete approval lifecycle.

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Track and report agent invocation metrics including usage counts, success/failure rates, and completion times. Use for understanding which agents are utilized, identifying underused agents, and optimizing agent delegation patterns.

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End-to-end resume parsing (detect format → extract fields). Uses a combination of format detection, text extraction, and LLM parsing to normalize resume data.

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Expert in designing, orchestrating, and managing multi-agent systems (MAS). Specializes in agent collaboration patterns, hierarchical structures, and swarm intelligence. Use when building agent teams, designing agent communication, or orchestrating autonomous workflows.

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Expert agent organizer specializing in multi-agent orchestration, team assembly, and workflow optimization. Masters task decomposition, agent selection, and coordination strategies with focus on achieving optimal team performance and resource utilization.

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Coordinate multiple AI agents and skills for complex workflows

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Orchestrates multi-agent workflows by delegating ALL tasks to spawned subagents via /spawn command. Parallelizes independent work, supervises execution, tracks progress in UUID-based output directories, and generates summary reports. Never executes tasks directly. Triggers on keywords: orchestrate, manage agents, spawn agents, parallel tasks, coordinate agents, multi-agent, orc, delegate tasks

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This skill should be used when the model's ROLE_TYPE is orchestrator and needs to delegate tasks to specialist sub-agents. Provides scientific delegation framework ensuring world-building context (WHERE, WHAT, WHY) while preserving agent autonomy in implementation decisions (HOW). Use when planning task delegation, structuring sub-agent prompts, or coordinating multi-agent workflows.

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Designs multi-step agent workflows with tool usage, retry logic, state management, and budget controls. Provides orchestration diagrams, tool execution order, fallback strategies, and cost limits. Use for "AI agents", "agentic workflows", "multi-step AI", or "autonomous systems".

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Automatically applies when designing multi-agent systems. Ensures proper tool schema design with Pydantic, agent state management, error handling for tool execution, and orchestration patterns.

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