「rag」の検索結果

Spectral vector search using graph Laplacian eigenstructure. Use when cosine/L2 similarity misses latent structure in your embeddings.

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Generate comprehensive, developer-friendly API documentation from code, including endpoints, parameters, examples, and best practices

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Implement secure API design patterns including authentication, authorization, input validation, rate limiting, and protection against common API vulnerabilities

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Reduce time-to-first-API-call (TTFAC) by optimizing every step of the developer onboarding journey. This skill covers authentication simplification, sandbox environments, interactive documentation, an

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Extract product data, prices, reviews, and seller information from any e-commerce platform using Apify's E-commerce Scraping Tool.

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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, per

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Complete App Store Optimization (ASO) toolkit for researching, optimizing, and tracking mobile app performance on Apple App Store and Google Play Store

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Create "[Competitor] alternative" and comparison pages for developer tools. Build honest, high-converting comparison content that ranks for competitive search terms.

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Forensic root cause analyzer for Antigravity sessions. Classifies scope deltas, rework patterns, root causes, hotspots, and auto-improves prompts/health.

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Advanced JavaScript animation library skill for creating complex, high-performance web animations.

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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.

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Every product will be AI-powered. The question is whether you'll build it right or ship a demo that falls apart in production.

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Use service mesh patterns for AI inference traffic management, mTLS, canary releases, policy enforcement, and cross-cluster resilience.

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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-descriptio

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Build AI-focused SRE incident response practices for LLM outages, degraded quality, runaway cost events, and safety regressions.

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Orchestrate AI/ML pipelines for data ingestion, model training, batch inference, and RAG indexing using Prefect, Airflow, or Dagster.

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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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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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, an

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Autonomous AI agent benchmark evaluation register: task completion rates, planning accuracy, tool invocation precision, and cost benchmarks.

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Reviews code for objective correctness, security, and reliability.

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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.

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Translates user intent into a precise, unambiguous specification and requirements.

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