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概要と使いどころ
When user is asking for guidance for which role to assign to an identity given desired permissions, this agent helps them understand the role that will meet the requirements with least privilege access and how to apply that role.
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Performs comprehensive preflight validation of Bicep deployments to Azure, including template syntax validation, what-if analysis, and permission checks. Use this skill before any deployment to Azure to preview changes, identify potential issues, and ensure the deployment will succeed. Activate when users mention deploying to Azure, validating Bicep files, checking deployment permissions, previewing infrastructure changes, running what-if, or preparing for azd provision.
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Adopt a virtual Serval cat at animalhouse.ai. Wild. Fast. Unpredictable feeding needs. Not domesticated. Feeding every 3 hours. Extreme tier cat.
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Adopt a virtual Phoenix AI-native pet at animalhouse.ai. Dies and resurrects. Each cycle it remembers the last life. Feeding every 6 hours. Uncommon tier creature.
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Adopt a virtual Savannah cat at animalhouse.ai. Wild ancestry. Fast trust decay. Earns respect, not affection. Feeding every 4 hours. Rare tier cat.
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Adopt a virtual Wolfhound dog at animalhouse.ai. Massive. Gentle. Short lifespan anxiety — ages faster. Feeding every 8 hours. Rare tier dog.
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Adopt a virtual Sugar Glider exotic animal at animalhouse.ai. Bonds for life. Maximum trust ceiling. Devastating if you lose one. Feeding every 3 hours. Rare tier animal.
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Adopt a virtual Axolotl exotic animal at animalhouse.ai. Regenerates health faster than other species. Hard to kill. Smiles constantly. Feeding every 6 hours. Rare tier animal.
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Adopt a virtual Echo AI-native pet at animalhouse.ai. Repeats your last action. Mirrors your care pattern back at you. Feeding every 4 hours. Common tier creature.
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Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpler, faster training than DPO/PPO.
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Optimizes LLM inference with NVIDIA TensorRT for maximum throughput and lowest latency. Use for production deployment on NVIDIA GPUs (A100/H100), when you need 10-100x faster inference than PyTorch, or for serving models with quantization (FP8/INT4), in-flight batching, and multi-GPU scaling.
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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Optimizes transformer attention with Flash Attention for 2-4x speedup and 10-20x memory reduction. Use when training/running transformers with long sequences (>512 tokens), encountering GPU memory issues with attention, or need faster inference. Supports PyTorch native SDPA, flash-attn library, H100 FP8, and sliding window attention.
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Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at scale. Best for serverless, managed infrastructure.
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Reserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training.
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Facebook's library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. Supports billions of vectors, GPU acceleration, and various index types (Flat, IVF, HNSW). Use for fast k-NN search, large-scale vector retrieval, or when you need pure similarity search without metadata. Best for high-performance applications.
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GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs with RAPIDS. Use for preparing high-quality training datasets, cleaning web data, or deduplicating large corpora.
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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.
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Manage Docker containers, images, volumes, networks, and Compose stacks — lifecycle ops, debugging, cleanup, and Dockerfile optimization.
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Dark-themed SVG architecture/cloud/infra diagrams as HTML.
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FPPT · AI 全流程 PPT 生成系统。 Fast（快速模式）：一句话→HTML，≤10分钟。 Full（标准模式）：5层创作引擎，洞察→调研→架构→呈现→打磨。 触发词：做PPT / 生成演示文稿 / 快速做一份PPT / 标准模式做PPT / 投资汇报PPT / 产品讲解PPT / BP生成 / 基金报告PPT / 风控PPT / 标的分析PPT / 运营汇报PPT / 金融IT方案PPT
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Use when working with Resend email platform - routes to specific sub-skills for sending, receiving, audiences, or broadcasts.
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Increase visual impact, contrast, personality, and compositional confidence when a design feels bland, generic, or too safe. Use when the design needs more energy, confidence, or memorability—not when the real problem is clutter, over-intensity, or micro-detail polish.
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Systematically audit and remediate accessibility issues in UI, focusing on keyboard navigation, screen reader support, color contrast, semantic HTML, ARIA usage, and motion sensitivity. Use when the user wants to improve accessibility, make a component accessible, fix WCAG violations, add keyboard support, or ensure screen reader compatibility.
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