「ast」の検索結果

AI驱动的综合健康分析系统，整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。

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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.

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Build AI phone agents with AgentPhone API. Use when the user wants to make phone calls, send/receive SMS, manage phone numbers, create voice agents, set up webhooks, or check usage — anything related to telephony, phone numbers, or voice AI.

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Automate SEO research with Ahrefs -- analyze backlink profiles, research keywords, track domain metrics history, audit organic rankings, and perform batch URL analysis through the Composio Ahrefs integration.

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Automate Agiled tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling.

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

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The AI native file format. EXIF for AI — stamps every file with trust scores, source provenance, and compliance metadata. Embeds into 20+ formats (DOCX, PDF, images, code). EU AI Act, SOX, HIPAA auditing.

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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.

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Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.

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Inter-agent communication protocol for C-suite agent teams. Defines invocation syntax, loop prevention, isolation rules, and response formats. Use when C-suite agents need to query each other, coordinate cross-functional analysis, or run board meetings with multiple agent roles.

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Automate Agenty tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance.

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Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.

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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.

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Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Design production-grade multi-agent workflows with clear pattern choice (sequential, parallel, hierarchical), handoff contracts, failure handling, and cost/context controls. Use when architecting a multi-step agent pipeline, choosing between single-agent vs multi-agent approaches, or refactoring an LLM workflow that suffers from context bloat or unreliable handoffs.

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Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review, per-task cost tracking, and crash-proof pipeline execution.

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Multi-agent collaboration plugin that spawns N parallel subagents competing on the same task via git worktree isolation. Agents work independently, results are evaluated by metric or LLM judge, and the best branch is merged. Use when: user wants multiple approaches tried in parallel — code optimization, content variation, research exploration, or any task that benefits from parallel competition. Requires: a git repo.

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Every product will be AI-powered. The question is whether you'll build it right or ship a demo that falls apart in production.

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Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.

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/cs:aims-audit <scope> — ISO/IEC 42001 AIMS internal-audit 6-question forcing interrogation. Use before certification stage 1, before annual internal audit cycles, or when onboarding a new AI system into an existing AIMS.

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Audits GitHub Actions workflows for security vulnerabilities in AI agent integrations including Claude Code Action, Gemini CLI, OpenAI Codex, and GitHub AI Inference. Detects attack vectors where attacker-controlled input reaches. AI agents running in CI/CD pipelines.

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