「agents」の検索結果

Skill converted from mcp-deploy-manage-agents.prompt.md

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Microsoft 365 Copilotから外部システムを使うエージェントを作成し、MCP接続、公開ツールの選択、認証、設定ファイル生成と動作確認を支援します。

• CopilotとMCPサーバーの接続
• Copilotに公開する外部ツールの選択
• OAuth 2.0やSSOの認証設定

CopilotKitのReact画面とMicrosoft Foundryのエージェントを接続し、承認付きツール実行や会話管理を備えたWebアプリの開発・検証を進めます。

• Foundryエージェントのチャット画面開発
• ツール実行の承認画面を追加したいとき
• エージェントと画面の接続不良の調査

AI製品の売り方を、訴求の選び方、利用量に応じた価格設計、障害時の責任分担から整理し、企業向けの商談やデモ、導入先の見極めを支援するスキル。

• AI製品の訴求を決めたいとき
• 利用量に応じた料金設計
• AI障害の責任分担を説明したいとき

新規プロジェクトの言語や開発方針に合わせ、GitHub Copilotの共通指示、分野別ルール、再利用スキル、役割別エージェントの設定をまとめて作るスキル。

• 新規プロジェクトのCopilot初期設定
• コーディング・テスト・レビュー規約の統一
• 開発用スキルと役割別エージェントの整備

Prompt for generating an AGENTS.md file for a repository

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リポジトリのAI活用準備度をAgentRCで評価し、9つの観点のスコアや改善案をHTMLにまとめます。組織独自の採点方針にも対応します。

• AIエージェント導入前の準備度確認
• 評価結果から改善の優先順位を決めたいとき
• 組織独自の基準で採点したいとき

Use this skill when the user explicitly wants to connect to a running Chrome browser, scan local CDP ports, specify a `cdp_port`, or share a single browser across multiple agents/tools. By default browser opens no debugging port; pass an explicit `cdp_port` only when the user wants another local tool to attach.

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For external plan request scenarios, guides the Agent to request a clear, actionable, step-by-step plan from a stronger Agent via list_agents and chat_with_agent, emphasizing that the plan is executed by the requester, not by the consulted Agent.

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Voice agents represent the frontier of AI interaction - humans speaking naturally with AI systems. The challenge isn't just speech recognition and synthesis, it's achieving natural conversation flow with sub-800ms latency while handling interruptions, background noise, and emotional nuance. This skill covers two architectures: speech-to-speech (OpenAI Realtime API, lowest latency, most natural) and pipeline (STT→LLM→TTS, more control, easier to debug). Key insight: latency is the constraint. Hu

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Build complex AI systems with declarative programming, optimize prompts automatically, create modular RAG systems and agents with DSPy - Stanford NLP's framework for systematic LM programming

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Expert in building voice AI applications - from real-time voice agents to voice-enabled apps. Covers OpenAI Realtime API, Vapi for voice agents, Deepgram for transcription, ElevenLabs for synthesis, LiveKit for real-time infrastructure, and WebRTC fundamentals. Knows how to build low-latency, production-ready voice experiences. Use when: voice ai, voice agent, speech to text, text to speech, realtime voice.

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Build production-ready AI agents with PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, and multi-model support.

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Multi-agent orchestration framework for autonomous AI collaboration. Use when building teams of specialized agents working together on complex tasks, when you need role-based agent collaboration with memory, or for production workflows requiring sequential/hierarchical execution. Built without LangChain dependencies for lean, fast execution.

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Build AI agents that interact with computers like humans do - viewing screens, moving cursors, clicking buttons, and typing text. Covers Anthropic's Computer Use, OpenAI's Operator/CUA, and open-source alternatives. Critical focus on sandboxing, security, and handling the unique challenges of vision-based control. Use when: computer use, desktop automation agent, screen control AI, vision-based agent, GUI automation.

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Create, manage, and orchestrate AI agents using the AI Maestro CLI. Use when the user asks to "create agent", "list agents", "delete agent", "hibernate agent", "wake agent", "install plugin", "show agent", "restart agent", or any agent lifecycle management task.

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Data framework for building LLM applications with RAG. Specializes in document ingestion (300+ connectors), indexing, and querying. Features vector indices, query engines, agents, and multi-modal support. Use for document Q&A, chatbots, knowledge retrieval, or building RAG pipelines. Best for data-centric LLM applications.

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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration. Use when: build agent, AI agent, autonomous agent, tool use, function calling.

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Expert in CrewAI - the leading role-based multi-agent framework used by 60% of Fortune 500 companies. Covers agent design with roles and goals, task definition, crew orchestration, process types (sequential, hierarchical, parallel), memory systems, and flows for complex workflows. Essential for building collaborative AI agent teams. Use when: crewai, multi-agent team, agent roles, crew of agents, role-based agents.

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Design patterns for building autonomous coding agents. Covers tool integration, permission systems, browser automation, and human-in-the-loop workflows. Use when building AI agents, designing tool APIs, implementing permission systems, or creating autonomous coding assistants.

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审计、修复并验证 TradingAgentsCN 中 agent 与提示词工作流。用于持仓分析、workflow prompt、MongoDB prompt_templates、adapter prompt assembly、合规修复、运行期模板与代码同步。触发词：修改 agent 提示词、提示词治理、DB 模板同步、workflow 提示词修复、持仓分析提示词排查、prompt compliance、runtime prompt audit。

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Standing context for Slack sibling agents — one room per team, creator-posted introductions, bot-to-bot hop discipline. Ships as instructions.md composed into the group's CLAUDE.md at spawn; there is no workflow to invoke.

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Add Vercel deployment capability to NanoClaw agents. Installs the Vercel CLI in agent containers and sets up OneCLI credential injection for api.vercel.com. Use when the user wants agents to deploy web applications to Vercel.

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Migrate a classic single-bot Slack install to one provisioned Slack app per existing agent group while preserving agent identities, workspaces, memory, and wiring behavior — or record the operator's choice to stay on classic, which remains supported. Use when /update-nanoclaw surfaces the Slack agents requirement, or standalone any time later.

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