「sic」の検索結果

Search indexed AI and ML jobs, inspect listings and employers, match roles, and view salary and market stats via AI Dev Jobs MCP

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Email infrastructure for AI agents. Create accounts, send/receive emails, manage webhooks, and inspect billing balance via the AgentMail API.

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Delegate coding tasks to the Google Antigravity CLI (`agy`) only when the user explicitly requests it, while the orchestrator retains review and landing responsibility.

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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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Convert human-written CLAUDE.md into AI-native structured-label format. Battle-tested across 4 models. Same rules, fewer tokens, higher compliance.

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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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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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Run structured AI red team exercises for jailbreak resistance, data exfiltration risk, harmful output controls, and agent tool abuse resilience.

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Audits GitHub Actions workflows for security vulnerabilities in AI agent integrations including Claude Code Action, Gemini CLI, OpenAI Codex, and GitHub AI Inference. Detects attack vectors where attacker-controlled input reaches AI agents running in CI/CD pipelines.

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Configure agy-auto PreToolUse security gate to run Antigravity CLI (agy) unattended with layered policy controls instead of --dangerously-skip-permissions.

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Install and use the official AI Podcast Voiceover package, pinned by digest, for paid hosted work on the Beatra service.

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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-description.

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

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

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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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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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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Use when reviewing AI-generated code before merge or execution: plan AST/security checks, isolated behavior tests and evidence, with language-specific coverage limits.

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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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Geracao de imagens humanizadas via Google AI Studio (Gemini). Fotos realistas estilo influencer ou educacional com iluminacao natural e imperfeicoes sutis.

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Runs a bounded spec-build-review development loop with explicit scope, stop conditions, and human approval gates for risky or ambiguous work.

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Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling.

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