「responses」の検索結果

OpenClawのDocker環境で一連の動作を確かめるテストを作成・変更するスキル。模擬サーバーと実サービスを使い分け、送信内容や最終応答まで検証します。

• DockerのE2Eテストを追加・変更
• 依存サービスへの送信内容を確認
• 実モデル提供サービスの動作検証

Discordのテスト用ボットで接続情報や読み取り権限を確認し、メッセージ・ファイル・スレッド操作やOpenClawの応答を証拠付きで検証するスキル。

• ボットの識別情報と読み取り権限確認
• メッセージ・ファイル・スレッド検証
• OpenClawの返信・逐次送信・入力表示検証

Javaのtinystructで、端末とWebの両方から使える処理を実装するスキル。起動スクリプトの生成からAPI、データ保存、テストまで開発手順を案内します。

• 端末とWebで使える処理の実装
• 不足する起動スクリプトの生成
• JSON APIとデータ保存の実装

Quarkus 3.x LTSの機能追加や不具合修正を、テストから進めるスキル。APIやイベント処理、非同期処理を検証し、テストが通る実装とカバレッジ確認を支援します。

• REST APIをテストから追加したいとき
• 不具合を再現して修正したいとき
• Apache Camelの経路とイベント処理の検証

輸出入商品の関税分類、通関書類の確認、制裁対象との照合を支援します。米国・EU・英国・アジア太平洋の貿易実務を対象に、関税優遇や税関照会への対応も整理します。

• 商品仕様から関税分類を検討したいとき
• 送り状や原産地証明を確認したいとき
• 自由貿易協定の優遇条件を検討したいとき

言語モデルに指示への応答や好ましい回答を学習させるため、TRLによる追加学習を案内するスキル。データ準備、学習方式の選択、報酬モデルの学習や評価を扱います。

• 回答例で指示に従うモデルを学習
• 回答の好みをDPOで学習したいとき
• 報酬モデルを使うRLHFの構築

LLMの出力をJSONや正規表現、Pydanticの型定義に合わせて生成するスキル。文章からの情報抽出や分類結果を、後続の処理で扱いやすい形式に整えます。

• 文章から企業・商品情報を抽出したいとき
• レビューを決まったラベルで分類したいとき
• プロフィールを項目別に整理したいとき

Webサイトの通信をHARファイルに記録し、JSON取得に使われるAPIを読み解いてHTTPクライアントを作るスキル。検索などの処理をブラウザなしで再実行できます。

• Webサイト用のCLIを作りたいとき
• ブラウザなしで検索を繰り返したいとき
• 検索候補やフィードの通信を調べたいとき

言語モデル内部の反応を少数の特徴に分解し、学習した概念を調べます。学習済みSAEの分析、自作SAEの訓練、特徴を使った出力調整と品質評価を案内します。

• 学習済みSAEで特徴を調べたいとき
• 特定のモデル層にSAEを訓練する
• 入力文ごとの特徴の反応を比較する

文章から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証するスキル。LLMの出力を決まった構造に整え、検証失敗時の再試行や途中結果の受け取りも扱います。

• 文章から連絡先や企業情報を抽出したいとき
• 記事を決まったカテゴリに分類したいとき
• レビュー分析の項目をそろえたいとき

Use for Codex models/pricing, scheduled tasks, skills, settings, setup, troubleshooting, customization, automations, and self-knowledge—including 'you,' 'your,' 'this app,' or 'this coding agent' when they refer to Codex—and for OpenAI APIs/products and ChatGPT Work. Also use for model choice/migration, prompting, SDKs, Responses, Realtime, agents, evals, and Chat/Work/Codex comparisons. Do not use for generic app/software tasks that merely mention Codex.

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Help maintainers reply to Ant Design GitHub issues following official guidelines. Use this skill when the user asks to handle issues, reply to issues, process issues, check issues, or manage issues for ant-design/ant-design repository. Also use when the user mentions "issue" in the context of antd, Ant Design, or GitHub issue management. This skill provides guidelines for classifying issues (Bug vs Feature Request), handling dosubot replies, using proper labels, writing polite responses, and knowing when to close issues.

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The core OpenAI-compatible inference endpoints: chat completions, embeddings, images, audio (TTS/STT), moderations, rerank, and the Responses API. The primary integration surface for AI agents.

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Send chat completions, stream responses, and start an interactive REPL session from the CLI. Supports all OmniRoute providers, combo routing, and system prompt configuration.

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Detect and flag personally identifiable information (PII) in text, code, and configurations. Use before committing code, writing logs, storing data, or sending model responses that might contain emails, phone numbers, SSNs, API keys, or passwords.

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Runs a hypothesis-driven debugging loop across any language or binary, escalating to orthogonal oracle angles and locking the fix with a failing test. Use for crashes, silent failures, hangs, wrong responses, memory leaks, async misbehavior, or reverse engineering.

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Read, create, and update the user's Google Forms, and read responses.

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Use for Codex models/pricing, scheduled tasks, skills, settings, setup, troubleshooting, customization, automations, and self-knowledge—including 'you,' 'your,' 'this app,' or 'this coding agent' when they refer to Codex—and for OpenAI APIs/products and ChatGPT Work. Also use for model choice/migration, prompting, SDKs, Responses, Realtime, agents, evals, and Chat/Work/Codex comparisons. Do not use for generic app/software tasks that merely mention Codex.

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Draft, audit, or revise responses to peer review, revision cover letters, and marked-manuscript or LaTeX revision packages. Use for 审稿意见回复、逐点回复、返修信、 rebuttals and edits to existing response drafts. Initial-submission materials belong to nature-writing; simulated peer review belongs to nature-reviewer.

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Implement bounded, idempotency-aware API throttling, backoff, and retry handling for 429 and transient 5xx responses.

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Eliminate sycophantic agreement patterns in AI responses. Load via /skill anti-sycophancy.

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Python resource management with context managers, cleanup patterns, and streaming. Use when managing connections, file handles, implementing cleanup logic, or building streaming responses with accumulated state.

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Review the implementation source code of MCP (Model Context Protocol) servers, clients, and tool handlers against a security baseline — authentication, sessions, rate limiting, input-schema validation, official-SDK usage, RCE vectors, and the OWASP MCP Top 10 — producing a report with file/line evidence. Use this skill when: - Reviewing an MCP server implementation for security before release - Checking a server against the baseline controls (MCP-01 to MCP-05) and the OWASP MCP Top 10 - Auditing tools for RCE vectors (command/code injection, unsafe deserialization, path traversal, SSTI, dependency hijacking, SSRF) - Verifying auth, session, rate-limiting, and input-validation controls on a network-exposed server - Reviewing MCP client code that handles untrusted server responses and session IDs - Requests like "review this MCP server for security" or "is my MCP server implementation secure?"

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Build agentic applications with GitHub Copilot SDK. Use when embedding AI agents in apps, creating custom tools, implementing streaming responses, managing sessions, connecting to MCP servers, or creating custom agents. Triggers on Copilot SDK, GitHub SDK, agentic app, embed Copilot, programmable agent, MCP server, custom agent.

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