「cap」の検索結果

Use when capturing an architectural decision — file naming, next ADR number, Status / Context / Decision / Consequences, index regen; fires even without saying 'ADR'.

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Crie suites de testes end-to-end confiáveis, rápidos e mantíveis que ofereçam segurança para fazer deploy de código rapidamente e capturem regressões antes que os usuários as encontrem.

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Padrões abrangentes para criar, manter e gerenciar Registros de Decisões de Arquitetura (ADRs) que capturam o contexto e a lógica por trás de decisões técnicas significativas.

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Quando o usuário quer otimizar qualquer formulário que NÃO seja de inscrição/registro — incluindo formulários de captura de leads, formulários de contato, formulários de solicitação de demo, formulários de aplicação, formulários de pesquisa ou formulários de checkout. Também use quando o usuário menciona "otimização de formulário", "conversões de formulário de lead", "atrito em formulário", "campos de formulário", "taxa de conclusão de formulário" ou "formulário de contato". Para formulários de inscrição/registro, consulte signup-flow-cro. Para popups contendo formulários, consulte popup-cro.

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Quando o usuário quer otimizar fluxos de inscrição, registro, criação de conta ou ativação de teste gratuito. Também use quando o usuário mencionar "conversões de inscrição", "atrito de registro", "otimização de formulário de inscrição", "inscrição em teste gratuito", "reduzir abandono de inscrição" ou "fluxo de criação de conta". Para onboarding pós-inscrição, consulte onboarding-cro. Para formulários de captura de leads (não criação de conta), consulte form-cro.

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Quando o usuário deseja criar ou otimizar popups, modais, overlays, slide-ins ou banners para fins de conversão. Use também quando o usuário menciona "exit intent," "conversões de popup," "otimização de modal," "popup de captura de leads," "popup de email," "banner de anúncio" ou "overlay." Para formulários fora de popups, consulte form-cro. Para otimização geral de conversão de página, consulte page-cro.

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Framework de pré-treinamento visão-linguagem que conecta codificadores de imagem congelados e LLMs. Use quando você precisar de legendagem de imagens, resposta a perguntas visuais, recuperação imagem-texto ou chat multimodal com desempenho zero-shot de última geração.

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Use quando o usuário pergunta como construir com produtos ou APIs da OpenAI e precisa de documentação oficial atualizada com citações (por exemplo: Codex, Responses API, Chat Completions, Apps SDK, Agents SDK, Realtime, capacidades ou limites de modelos); priorize ferramentas MCP de docs da OpenAI e restrinja qualquer fallback de navegação a domínios oficiais da OpenAI.

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Agentes autônomos são sistemas de IA que conseguem decompor objetivos, planejar ações, executar ferramentas e se auto-corrigir sem orientação humana constante. O desafio não é torná-los capazes - é torná-los confiáveis. Cada decisão extra multiplica a probabilidade de falha. Esta habilidade cobre loops de agentes (ReAct, Plan-Execute), decomposição de objetivos, padrões de reflexão e confiabilidade em produção. Insight-chave: taxas de erro compostas matam agentes autônomos. Uma taxa de sucesso de 95% por passo cai para 60% b

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Avalia modelos de geração de código em HumanEval, MBPP, MultiPL-E e 15+ benchmarks com métricas pass@k. Use ao comparar modelos de código, avaliar capacidades de codificação, testar suporte multilíngue ou medir qualidade de geração de código. Padrão da indústria do BigCode Project usado pelos leaderboards do HuggingFace.

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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.

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Treinar modelos de Mixture of Experts (MoE) usando DeepSpeed ou HuggingFace. Use ao treinar modelos em larga escala com computação limitada (redução de 5× em custos vs modelos densos), implementar arquiteturas esparsas como Mixtral 8x7B ou DeepSeek-V3, ou escalar capacidade de modelo sem aumento proporcional de computação. Cobre arquiteturas MoE, mecanismos de roteamento, balanceamento de carga, paralelismo de especialistas e otimização de inferência.

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Comprima modelos de linguagem grandes usando destilação de conhecimento de modelos professor para aluno. Use ao implantar modelos menores com desempenho retido, transferir capacidades do GPT-4 para modelos de código aberto ou reduzir custos de inferência. Aborda escalamento de temperatura, alvos suaves, KLD reversa, destilação de logits e estratégias de treinamento MiniLLM.

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Use this Canvas-owned clean-room skill when working with Remotion or React-based video generation. Trigger for Remotion projects, compositions, sequences, frame-based animation, rendering, captions, audio, video assets, templates, and debugging programmatic video output.

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Fetch transcripts from YouTube videos for summarization, analysis, or reference. Accepts video ID or full URL. No API key required. Triggers: YouTube transcript, video transcript, get subtitles, what did they say in the video, summarize YouTube, extract video text, caption from video.

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Load this skill whenever the project contains audio or video content, media players, podcasts, video embeds, or any <audio>/<video> elements. Under no circumstances publish audio or video without captions, transcripts, and audio descriptions where required. Absolutely always apply WCAG 1.2 criteria for time-based media.

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Load this skill when writing, reviewing, or interpreting behavioral accessibility automation — tests that manipulate a rendered page (resizing the viewport, pressing real keys, capturing and comparing screenshots) rather than only inspecting static markup or a single computed accessibility tree. Covers Reflow risk (SC 1.4.10) and Focus Visible risk (SC 2.4.7) checks. Absolutely always report indicator results separately from confirmed failures. Under no circumstances treat a clean behavioral scan as WCAG conformance, or collapse `cantTell`/test-error/indicator outcomes into a single pass/fail signal.

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Load this skill whenever the project contains HTML data tables (<table> elements). Under no circumstances use tables for layout purposes. Absolutely always include <th> elements with appropriate scope attributes, a <caption> or aria-labelledby, and ensure complex tables have headers associated with data cells. Apply these rules to every data table without exception.

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Load this skill before implementing a fix for a barrier that may originate in a shared component, design system, renderer, or external dependency rather than this project's own code. Decide whether the responsible fix is local, an existing installed capability, or an upstream contribution before writing a workaround. Absolutely always record any temporary local divergence with an owner and removal condition. Under no circumstances open, comment on, or submit anything in an external project without explicit human approval.

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[AI & Tools] Use when you need to apply structured, reflective problem-solving for complex tasks requiring multi-step analysis, revision capability, and hypothesis verification.

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[Investigation] Use when about to author a new Feature Spec from an idea — investigate all existing Feature Specs AND related code logic first to surface related/overlapping/affected specs, missing features, missing test cases/user stories, system unknowns, and the invariant landscape, before any spec is drafted.

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[General] Use when you need to (re)generate a DERIVED navigation index, cross-capability ERD, or reimplementation guide assembled FROM the canonical Feature Specs under docs/specs/**. Never extracts a separate A-E engineering tree.

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[Project Management] Use when capturing new ideas, feature requests, or concepts for future refinement.

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[Utilities] Use when recording an engineering journal entry — capture decisions, blockers, lessons, or progress notes during work.

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