「ai-agent」の検索結果

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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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

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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.

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

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AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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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, confidence scoring, and command validation.

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Default entrypoint and master ctf-sandbox-orchestrator workflow for CTF, exploit, reverse engineering, DFIR, pwnable, crypto, stego, mobile, AI-agent, cloud, container, Active Directory, Windows-host, and identity challenges. Use first when the user presents challenge infrastructure, binaries, prompts, hosts, or identities that should be treated as sandbox-internal by default and Codex needs to choose, route, and load the right downstream analysis path with concise evidence.

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Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for AI-agent, prompt-injection, MCP or toolchain, cloud, container, CI/CD, and supply-chain challenges. Use when the user asks to analyze prompt-to-tool flows, retrieval poisoning, mounted secrets, deployment drift, runtime-vs-manifest mismatches, registry provenance, or CI-produced artifacts under sandbox assumptions. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

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Build production-ready AI agents with PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, and multi-model support.

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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration. Use when: build agent, AI agent, autonomous agent, tool use, function calling.

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Measure Python SDK coverage or address measured coverage gaps. Use for coverage audits and metric regressions, not routine test additions.

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Audit or update English SDK documentation against the requested implementation scope.

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Review completed implementation changes before final verification. Use when repository policy requires independent review or the user explicitly requests it.

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Carry implementation through an isolated worktree and local handoff. Use only when this skill is explicitly invoked.

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Assess a GitHub issue or PR for demonstrated need, supported alternatives, correctness, and maintainer action. Desk review only.

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Prepare the required local PR title, description, and branch suggestion after eligible implementation work is complete.

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Fix the tiny credit-note formatting bug and rerun the exact targeted test command.

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Prepare a local Python SDK release candidate in a dedicated worktree. Use only when explicitly invoked with a version.

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Build a concise prior authorization packet from local case files and payer policy docs.

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Choose supported scope and compatibility boundaries for SDK behavior changes; revisit when feedback changes the design.

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Assess a Python SDK release candidate or release plan against the previous release and recommend ship or block.

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