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概要と使いどころ
LLM 集成全流程。覆盖 OpenAI / Anthropic / Google / 开源模型接入、Prompt 工程、 Function Calling、Agent 编排、Token 优化、安全防护、生产化部署。 触发关键词：LLM、GPT、Claude、Gemini、Prompt、Function Calling、Tool Use、 Agent、Chain、Structured Output、Streaming、Token、Rate Limit。
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基础设施即代码实践，覆盖 Terraform / Pulumi / CloudFormation。关注状态管理、模块化设计、drift 检测、环境一致性、变更审计。
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Prompt 工程全流程。覆盖 System Prompt 设计、Few-shot 构造、Chain-of-Thought、 Structured Output、Prompt 版本管理、A/B 测试、注入防御、模板引擎。 触发关键词：Prompt、提示词、System Prompt、Few-shot、CoT、结构化输出、 Prompt 模板、Prompt 注入、Prompt 版本、提示词优化。
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Use when starting any new project from scratch. Asks for project identity (name, GitHub org, Cloudflare account), detects project type, sets up design system, staging+production, i18n from day 1, SEO foundation, AGENTS.md manifest, test infrastructure, 8-gate deploy pipeline, and disciplined development workflows. Prevents wrong deploys, redundant repos, and technical debt from day 0.
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Use when setting up deployment infrastructure for any project - establishes multi-gate deploy pipeline with test gates, build verification, frontend safety checks, and rollback strategy before code reaches production
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Bootstrap any new project: identity, design system, staging+production, i18n, SEO, test infrastructure, 8-gate deploy pipeline. Prevents tech debt from day 0.
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Use when setting up deployment infrastructure or enforcing a gated release path. Routes to deploy gates, setup, or rollback based on the current deployment stage.
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Use at end of sprint to append operational learnings as structured JSONL to the project retro log.
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Unified code intelligence — Skeleton Index (zero-dep, <4s) + AST knowledge graph (CodeGraph) + architecture diagrams (Mermaid) + smart context builder. Pre-indexes code structure so AI agents understand any codebase instantly. 95% token compression for onboarding. 30% fewer tokens for deep analysis.
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Use Browserbase when an agent needs hosted browser sessions, remote automation, session recording, and scalable browser infrastructure without managing Chromium fleets directly. This skill packages the Browserbase API and SDK into a concrete workflow for running, monitoring, and extracting results from cloud browser sessions.
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Browserless turns Chrome, Firefox, and WebKit into a remote browser service you can self-host or consume as a managed platform. It gives automation stacks a stable WebSocket and REST surface for screenshots, PDFs, scraping, persistent sessions, and debugging without hand-managing browser fleets.
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Bright Data Web MCP gives MCP-compatible agents live web search, scraping, and optional browser-automation access through Bright Data’s web-access platform. It is built for agents that need current information, anti-bot resilience, and structured extraction without maintaining their own scraping stack.
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Automates browser tasks with Browser Use, the open-source library that connects LLM reasoning to Playwright-driven web actions. Useful for navigating sites, filling forms, extracting structured page data, and running agentic browser workflows with screenshots and stateful sessions.
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BackstopJS gives agents a repeatable way to capture reference screenshots, compare UI states, and flag visual regressions before changes ship. This skill centers on the real BackstopJS project and turns browser-based layout comparison into a structured QA workflow for web teams.
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Extracts structured citation data from academic repositories using BeautifulSoup4 with lxml parser. Parses DOI metadata, author affiliations, and reference lists from PubMed, arXiv, and Semantic Scholar HTML.
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Bedrock is a WordPress boilerplate with Composer-based dependency management, environment-specific configuration via .env files, and an improved folder structure. It separates WordPress core from application code for cleaner version control and deployment.
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Use MemoryBench to run repeatable conversational memory and RAG benchmarks across providers, datasets, judge models, checkpoints, and structured reports.
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Run structured prompt-injection attack and defense experiments against an LLM-integrated app before production by measuring attack success and testing detection or recovery pipelines.
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5-phase repeatable structure for autonomous agent sessions: context-load, tiered work-selection, coordination claim, execute, and persist-learning. Prevents duplicate work across concurrent sessions and ensures every run produces durable artifacts. Runtime-agnostic — Claude Code, gptme, Codex, or any persistent-workspace agent.
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Generates structured incident runbooks from AWS CloudWatch alarm configurations using the CloudWatch DescribeAlarms API and AWS Systems Manager documents. Links alarms to remediation procedures automatically.
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Executes structured diagnostic runbooks when CloudWatch Anomaly Detection triggers alarms. Uses the AWS SDK CloudWatch client (GetMetricData, DescribeAlarms) to gather context and suggest remediations.
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Query Chinese A-share, ETF, index, financial statement, valuation, capital-flow, and technical-indicator data through the AShareHub Python SDK and hosted API. Use this skill when an agent needs structured China market data as pandas DataFrames.
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Use DeepAgents to build long-running task agents with a batteries-included harness for planning, tools, and workflow structure.
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Extract structured intelligence from audio using the AssemblyAI API with sentiment analysis, entity detection, topic modeling, and auto-chapter generation. Uses the assemblyai Python SDK for transcript processing pipelines.
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