「agent workflow」の検索結果

Uses the gh-axi CLI for GitHub shell operations: issue, pull request, workflow run, release, repo, search, and API tasks. Prefer this over regular `gh` for GitHub reads and simple mutations when an agent needs compact, structured, suggestion-rich output. Triggers on: gh, GitHub CLI, github issue, github pr, pull request, workflow run, github release, gh api, repo inspection, list PRs, view issue, check workflow runs, inspect repo, GitHub shell operations.

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How game development works as a process — roles, subtasks, workflows and role descriptions, especially (but not only) for Roblox. Use this skill when it's about the ORGANIZATION of game dev rather than concrete code: Which roles exist (Creative Director, Engineer, Artist, Polish/Audio, Business, QA-Tester, Game Critic)? Who does which subtask? What does a development chain (concept → backend → frontend → polish → test) look like? How do you write a Game Design Document / KONZEPT.md? How do several (AI) agents divide up a game? Also trigger on "plan a new game", "create Game Design Document", "which roles do I need for my game", "development workflow for a game", "who tests the game", "structure a game idea", "Roblox genre/monetization".

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Standard operating procedure for an auditable, headless MIKE+ workflow via the mike-plus MCP server — how to plan, copy, run, QA-gate, compare, plot, audit, and safely stop. Use FIRST whenever an agent is handed a MIKE+ model (.sqlite) or result (.res1d) plus a plain-language goal; it picks the operating mode and tells the agent which mike-* skill to open next and in what order.

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Use when asked to ship a SaaS MVP, audit application security, build an AI agent, run browser QA, or design a domain model with multiple skills and verified checkpoints.

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Secure AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot) with permission boundaries, secret protection, code review gates, and safe sandbox configurations for team environments.

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Secure AI agents against prompt injection, tool abuse, and data exfiltration with defense-in-depth controls.

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Autonomous AI agent tool router register: schema registration, runtime parameter coercion, idempotency keys, and error recovery policies.

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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, an

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Autonomous AI agent benchmark evaluation register: task completion rates, planning accuracy, tool invocation precision, and cost benchmarks.

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Design spec with 98 rules for building CLI tools that AI agents can safely use. Covers structured JSON output, error handling, input contracts, safety guardrails, exit codes, and agent self-descriptio

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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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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Schedule AI agent runs with cron, loops, or external clocks while avoiding unsafe tight autonomous timers.

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Create custom AI subagents with proper plugin structure, persona generation, and companion routing skills.

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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).

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Instrument AI agents with tracing, token metrics, latency, and cost visibility. Use for reliability and debugging.

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Manage multiple local CLI agents via tmux sessions (start/stop/monitor/assign) with cron-friendly scheduling.

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Create, edit, validate, and run Agent QA tests, suites, and hooks through MCP or CLI while preserving canonical IDs and schema contracts.

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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents.

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Debug, patch, and verify failed Agent QA runs from MCP evidence, artifacts, logs, and local code without hiding product or infrastructure defects.

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Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, c

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Triage failed Agent QA runs with MCP evidence, artifacts, logs, fixed failure categories, confidence, and actionable next steps.

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Create, revise, or audit AGENTS.md files from repository evidence, verified commands, and correctly scoped instructions without overwriting maintainer intent.

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Use when summarizing agent evaluations where autonomous, assisted, failed, timed-out, or invalid outcomes must remain distinct and comparable.

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