「with」の検索結果

Master API documentation with OpenAPI 3.1, AI-powered tools, and modern developer experience practices. Create interactive docs, generate SDKs, and build comprehensive developer portals.

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Modern Angular (v20+) expert with deep knowledge of Signals, Standalone Components, Zoneless applications, SSR/Hydration, and reactive patterns.

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Actorization converts existing software into reusable serverless applications compatible with the Apify platform. Actors are programs packaged as Docker images that accept well-defined JSON input, perform an action, and optionally produce structured JSON output.

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The AI native file format. EXIF for AI — stamps every file with trust scores, source provenance, and compliance metadata. Embeds into 20+ formats (DOCX, PDF, images, code). EU AI Act, SOX, HIPAA auditing.

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Master modern Angular state management with Signals, NgRx, and RxJS. Use when setting up global state, managing component stores, choosing between state solutions, or migrating from legacy patterns.

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Expert guidance for building modern Android UIs with Jetpack Compose, covering state management, navigation, performance, and Material Design 3.

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Builds production-ready REST API endpoints with validation, error handling, authentication, and documentation. Follows best practices for security and scalability.

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AUTHORIZED USE ONLY: This skill contains dual-use security techniques. Before proceeding with any bypass or analysis: > 1.

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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.

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Expert in building products that wrap AI APIs (OpenAI, Anthropic, etc. ) into focused tools people will pay for. Not just "ChatGPT but different" - products that solve specific problems with AI.

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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.

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Structured guide for setting up A/B tests with mandatory gates for hypothesis, metrics, and execution readiness.

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Fetch any X/Twitter post as clean LLM-friendly JSON. Converts x.com, twitter.com, or adhx.com links into structured data with full article content, author info, and engagement metrics. No scraping or browser required.

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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.

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Create custom AI subagents with proper plugin structure, persona generation, and companion routing skills.

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Build AI phone agents with AgentPhone API. Use when the user wants to make phone calls, send/receive SMS, manage phone numbers, create voice agents, set up webhooks, or check usage — anything related to telephony, phone numbers, or voice AI.

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Audit a live page for accessibility issues, locate each WCAG violation precisely, and return a selector-grounded fix worklist without editing.

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Design spec with 98 rules for building CLI tools that AI agents can safely use. Covers structured JSON output, error handling, input contracts, safety guardrails, exit codes, and agent self-description.

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Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling.

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AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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Manage multiple local CLI agents via tmux sessions (start/stop/monitor/assign) with cron-friendly scheduling.

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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.

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Route agent work through AccInt's MCP memory loop: retrieve prior outcomes, resolve frames, and close commitments with evidence.

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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.

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