「som」の検索結果

AgentDB Reinforcement Learning Training operates on 3 fundamental principles:

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AI agent self-correction mechanisms: error detection, validation loops, recovery strategies, confidence scoring, and iterative refinement

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Imported skill agent from langchain

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Create tailored resume from job + source resume. Orchestrates the rewriting of bullet points to emphasize relevant experience without fabrication.

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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.

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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.

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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.

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Test agent delegation patterns to verify hierarchy and escalation paths. Use after modifying agent structure.

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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.

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Ensure agent safety - guardrails, content filtering, monitoring, and compliance

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Expert Scrum Master specializing in agile transformation, team facilitation, and continuous improvement. Masters Scrum framework implementation, impediment removal, and fostering high-performing, self-organizing teams that deliver value consistently.

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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.

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Orchestrate Gemini CLI agent teams for parallel multi-agent collaboration

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

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

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AgentDB Vector Search Optimization operates on 3 fundamental principles:

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Batteries-included agent component for React/Next.js from ui.inference.sh. One component with runtime, tools, streaming, approvals, and widgets built in. Capabilities: drop-in agent, human-in-the-loop, client-side tools, form filling. Use for: building AI chat interfaces, agentic UIs, SaaS copilots, assistants. Triggers: agent component, agent ui, chat agent, shadcn agent, react agent," agentic ui, ai assistant ui, copilot ui, inference ui, human in the loop

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Create, use, and manage Agent Skills for Claude. Use when working with Skills, creating custom capabilities, or understanding how Skills extend Claude's functionality. Covers Skill architecture, file structure, and best practices.

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Expert task distributor specializing in intelligent work allocation, load balancing, and queue management. Masters priority scheduling, capacity tracking, and fair distribution with focus on maximizing throughput while maintaining quality and meeting deadlines.

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

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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.

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Define tools for the support agent. Use when adding new capabilities like refund processing, license transfer, knowledge lookup, or any agent action.

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Designs the cognitive blueprint of an agent before code generation.

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Programmatic agent definitions for the Claude Agent SDK in TypeScript and Python. Use when creating agents for SDK-based applications rather than filesystem-based Claude Code.

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