「llm」の検索結果

安全创建、发布、Release、审计和维护 GitHub 仓库的规范协议：检查本地规则与锁文件，在首次 git add 前创建 .gitignore，运行隐私检查，准备 README/i18n/Banner/元数据，验证 release 标签与 GitHub releases，并更新组织 Profile、llms.txt 文件及注册表链接。

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Protocolo para crear, publicar, lanzar, auditar y mantener repositorios de GitHub de forma segura: verificar reglas locales y bloqueos, crear .gitignore antes del primer git add, realizar verificaciones de privacidad, preparar README/i18n/banner/metadatos, verificar etiquetas de release y lanzamientos de GitHub, y actualizar perfiles de organización, archivos llms.txt y enlaces a registros.

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Split documents into overlapping token chunks for RAG pipelines and LLM context windows. Zero dependencies.

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Evidenzbasierte Windows-Speicherbereinigung mit kontrolliertem Notfallmodus, physischer Belegungsmessung, Prozess- und Entstehungsforensik sowie reversiblen Maßnahmen gegen wiederkehrende Speicherfüller.

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Baut und betreibt ein anbieterneutrales Self-Care-Kernset für geplante LLM-Aufgaben und Desktop-App-Automationen. Ergänzt deterministisches Policy-Linting, Lock- und Modell-Governance, semantische Prompt-Prüfung, konsistente Mehrflächen-Updates, Mini-Checks und Regeldatei-Hygiene. Nutzen, wenn ein Agent seinen nativen Scheduler entdecken oder eine bestehende Automations-Flotte mit Rollback, Readback und Löschschutz kontinuierlich verbessern soll. Löst aus bei automation self-care, Scheduler-Task-Pflege, Desktop-App-Automations-Wartung, Automations-Flotten-Audit, selbstheilende Zeitpläne, core-set-textautomations, basic-text-automations, textbased-automation-core, textbased-automation-drivers, textbased-governance-automations oder textbased-desktopapp-automations.

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Universeller Skill für LLM-Navigation, Orientierung und Ausfallsicherheit. Stellt aktives Wayfinding, Selbstorientierung und Wiederherstellungsheuristiken bereit, wenn Agenten mit Kontextdrift, fehlschlagenden Werkzeugen, Schleifen oder Sackgassen konfrontiert sind. Enthält die synonymen Strategien survival-routing, dead-reckoning, pathfinder-routing und celestial-routing.

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Baut und prüft neue Agentenrollen im ellmos-Ökosystem: native Claude-Code- Subagenten (dauerhafte Rollendefinition) und Companion-Worker (SendMessage- wiederverwendete Instanz für eine Ticket-/Aufgabenserie). Formalisiert das bislang unformalisierte eigene Wissen aus dem laufenden Bau von Agentenrollen (ati-agent, bueroassistent, versicherungs-agent u. a.) zu einem wiederverwendbaren Scaffold-plus-Verify-Ablauf. Nutze diesen Skill, wenn eine neue Rolle entstehen soll ("neue Agentenrolle bauen", "Subagent anlegen", "Companion-Worker starten") oder eine bestehende gegen die Haus-Konventionen geprüft werden soll ("ist dieser Agent richtig aufgesetzt?").

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Use when the user wants to send the same prompt to several LLMs and compare the answers - sequentially (stopwatch, clean per-lane timing) or in parallel (true race), with optional repetitions per model, judged by the starting model across quality, correctness, completeness, instruction fidelity and latency (time is only one dimension). Triggers on /compare-race, 'model race', 'vergleiche modelle', 'gleicher prompt an mehrere modelle'.

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Developer assistant (ATI successor). Provides a quick project overview via headless scan and routes to the available coding tools: CodeCommander MCP (analysis/refactor/diagnose) and the ellmos-code-tools module. Pure tool routing + scan, no own store.

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Protocol for safely creating, publishing, releasing, auditing, and maintaining GitHub repositories: check local rules and locks, create .gitignore before the first add, run privacy checks, prepare README/i18n/banner/metadata, verify release tags and GitHub releases, and update organization profiles, llms.txt files, and registry links.

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Calendar skill with user-adaptive backend selection (Flag 3). Default: local SQLite store. Optional: Google Calendar MCP, Routinika or UpToday as backend — controlled via assist/prefs.json. Without preference the LLM asks the user interactively.

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生成AIに日本語の技術文書（書籍の章・記事・解説）を作成・推敲させるときの文章規範を適用するスキル。論理的で誠実な日本語テクニカルライティングを生成し、LLM特有の空虚な言い回し・冗長・過剰演出・AI臭の語彙を抑制する。公開前の採点も可能。Triggers: 日本語技術文書, テクニカルライティング, 技術記事を書いて, 解説文を書いて, 技術文書を推敲, 文章を校正, AIっぽい文章を直す, AI臭を消す, 公開前チェック, write Japanese technical doc, japanese tech writing.

Send one research question to as many independent LLMs as possible at once, each in its strongest reasoning mode with proof of that mode, then synthesize. Floor of 3 models, quorum of 4; late answers are collected later. Use for high-stakes questions where one model's view is not enough. Triggers: /hyper, hyper research, ask every LLM, max fan-out research.

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Hand a task to whichever LLM is alive, not only Claude: the prompt goes to Codex, Grok, Gemini and Claude CLIs at the same time and the first valid answer wins. Use when Claude's quota is exhausted, a vendor is down, or you want a quick parallel answer from other models. Triggers: /ask-any, ask anyone, give this to another LLM, quota empty, ask in parallel, race the rails.

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Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Use when writing, reviewing, or refactoring code to avoid overcomplication, make surgical changes, surface assumptions, and define verifiabl

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Optimize content for AI search and LLM citations across AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, and similar systems. Use when improving AI visibility, answer engine optimization, or citatio

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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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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.

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Build AI-focused SRE incident response practices for LLM outages, degraded quality, runaway cost events, and safety regressions.

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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 LLM-as-judge rubrics, direct scores and pairwise comparisons. Use for judge models, evals, position bias and calibration against human labels.

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Fetch any X/Twitter post as clean LLM-friendly JSON. Converts x.com, twitter.com, or adhx.com links into structured data with full article content, author info, and engagement metrics. No scraping or

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Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio): manage contacts, tags, list subscriptions, automation enrollment, and tasks. Always search tools first for current schemas.

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Compatibility skill for geo llmstxt. Use when a user or upstream workflow invokes this name; route the task to `ai-seo` while preserving the requested scope and source-specific intent.

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