「awe」の検索結果

Build AI agents with Pydantic AI (Python) and Claude SDK (Node.js)

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。

Generate a rules file for any AI coding agent. Interactive setup that scans installed skills, asks about workflow preferences, and writes a tailored instruction file for Claude Code, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, Roo Code, or Amp. Supports global (user-level), project team-shared, and project dev-specific scopes.

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 implement agentic AI workflows and patterns. Covers ReAct, planning agents, tool use, memory systems, and multi-agent orchestration. Use when building autonomous AI agents, implementing complex task automation, or designing intelligent workflow 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。

Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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。

Guide creation of focused single-purpose agents following the One Agent One Prompt One Purpose principle. Use when designing new agents, refactoring general agents into specialists, or optimizing agent context for a single task.

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。

AgentDB Reinforcement Learning Training operates on 3 fundamental principles:

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。

Optimize ElevenLabs conversational AI agents for real estate applications. Use when creating new agents, improving conversation quality, selecting voices, engineering system prompts, configuring agent parameters, or analyzing agent performance metrics. Includes voice selection, model tuning, prompt engineering, and A/B testing strategies.

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。

Intelligent financial management skill for Claude Code that provides comprehensive PocketSmith API integration with AI-powered analysis, transaction categorization, rule management, tax intelligence, and scenario planning. Use when working with PocketSmith data for (1) Transaction categorization and rule management, (2) Financial analysis and reporting, (3) Australian tax compliance (ATO) and deduction tracking, (4) Scenario analysis and forecasting, (5) PocketSmith setup health checks, (6) Budget optimization and spending insights.

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。

Designs the cognitive blueprint of an agent before code generation.

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。

Skillの割当表（agent -> skills）を作るときのルール集。skill-assigner が mapping を更新するときに参照する。

Conduct multi-agent task orchestration and workflow coordination.

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。

Guidance for selecting appropriate AI model (sonnet vs haiku) based on task complexity, reasoning requirements, and performance needs. Use when implementing agents or justifying model selection.

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。

Central authority for Claude Agent SDK (TypeScript and Python SDKs). Covers SDK installation, authentication (Anthropic key, Bedrock, Vertex), sessions and resumption, forking sessions, streaming vs single mode, custom tools, permissions (allowedTools, disallowedTools, permissionMode), MCP integration, system prompts (CLAUDE.md, appendSystemPrompt, outputStyle), cost tracking, todo tracking, structured outputs, hosting patterns, plugins, and SDK branding guidelines. Assists with building custom agents, configuring SDK options, and troubleshooting SDK issues. Delegates 100% to docs-management skill for official documentation.

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。

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

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。

Designs multi-agent systems with coordinated agent swarms, task distribution, inter-agent communication, and emergent collective behavior.

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。

AgentDB Vector Search Optimization operates on 3 fundamental principles:

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 multi-agent AI workflows with orchestration, tool use, and state management

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。

Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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。

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.

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。

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.

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。

Economic identity and reputation system for autonomous agents on Base.

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 and manage AI agent skills following best practices. Use when creating new skills, optimizing context, designing multi-agent systems, or implementing progressive disclosure patterns.

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。

Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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。

AI agent workflow patterns including ReAct agents, multi-agent systems, loop control, tool orchestration, and autonomous agent architectures. Use when building AI agents, implementing workflows, creating autonomous systems, or when user mentions agents, workflows, ReAct, multi-step reasoning, loop control, agent orchestration, or autonomous AI.

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。