「awe」の検索結果

AI Engine Optimization - semantic triples, page templates, content clusters for AI citations

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Configures 2-Agent workflow between PM and implementation roles. Use when user mentions 2-Agent, 2エージェント, PM連携設定, Cursor設定, Cursor連携, 2-agent運用. Do NOT load for: 単独運用, ワークフロー実行, ハンドオフ処理.

Advanced AgentDB Vector Search Implementation operates on 3 fundamental principles:

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Эксперт по оптимизации Facebook Ads. Используй для анализа метрик, Health Score, ad-eater detection и рекомендаций по бюджетам.

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Analyze recent changes and add test coverage for HEAD commit

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Add a new tool to the backend OpenAI function calling system. Use when user mentions "new tool", "add tool", "backend function", "agent capability", or wants to extend what the AI agent can do.

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Answer Engine Optimization (AEO) audit methodology for LLM visibility. Use when auditing brands for ChatGPT/Gemini mentions, checking LLM citations, analyzing AI search visibility, or when user mentions "AEO", "LLM visibility", "ChatGPT mentions", "Gemini citations", or "AI search optimization".

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Find and qualify real estate agencies in a given suburb

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Analyze changes and create a meaningful commit with agent authorship. Internal skill for evolve_loop.

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Validate AgentConfig definitions for the Agent Framework. Use when creating or modifying agent configurations to ensure correct structure, valid tool references, and proper sub-agent composition. Validates TypeScript interfaces and Python Pydantic models.

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Safely sync navigator's agent-browser fork with upstream vercel-labs/agent-browser, analyze changes, and generate integration documentation

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Add a new property to the AI agents database. Use when the user wants to add, create, or introduce a new column, property, field, or feature to track across all agents in the comparison matrix. Handles all four required steps - database updates, groups.json, table display, and GitHub issue templates.

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Add a new AI model to a provider (anthropic, openai, groq, cerebras). Use when a new model is announced and needs to be supported in aico.

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Document management, LLM pipeline, anonymization, Q&A generation, versioning

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Add Qdrant embedding support to v3 WordPress components for RAG chatbot. Implements component-level content chunking for searchable, structured embeddings. Use when adding embedding to new or existing v3 components.

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Detects and analyzes agent chain anti-patterns where agents invoke other agents sequentially causing massive context load

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Add a new AI coding agent to Agent Sandbox. Creates all required files (Dockerfile, templates, CI, docs) and wires the agent into the CLI, proxy, and build system.

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Build RAG (Retrieval-Augmented Generation) agents with Google ADK and Vertex AI RAG Engine. Use when implementing document Q&A, knowledge base search, or citation-backed responses. Covers VertexAiRagRetrieval tool, corpus setup, and citation formatting.

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Add a professional footer to README files with engagement prompts, community channels, and call-to-action for subscriptions. Use when you need to enhance your README with a footer that encourages interaction and builds community.

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Run and manage ad-hoc AI prompts in sgai workspaces without starting a full agentic session. Use when you need to run a one-off AI prompt against a workspace, check the status of a running ad-hoc prompt, or stop a running ad-hoc prompt.

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Helps create, analyze, and maintain Architecture Decision Records

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Create and manage Databricks Agent Bricks: Knowledge Assistants (KA) for document Q&A, Genie Spaces for SQL exploration, and Multi-Agent Supervisors (MAS) for multi-agent orchestration. Use when building conversational AI applications on Databricks.

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Add new Agent templates to the meta-agent-skills framework.

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Guide for authoring specialized AI agents. Use when creating, updating, or improving agents, choosing models, defining focus areas, configuring tools, or learning agent best practices.

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