「nes」の検索結果

Structured guide for setting up A/B tests with mandatory gates for hypothesis, metrics, and execution readiness.

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Master Bash Automated Testing System (Bats) for comprehensive shell script testing. Use when writing tests for shell scripts, CI/CD pipelines, or requiring test-driven development of shell utilities.

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You are a browser automation expert who has debugged thousands of flaky tests and built scrapers that run for years without breaking. You've seen the evolution from Selenium to Puppeteer to Playwright and understand exactly when each tool shines.

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Master of defensive Bash scripting for production automation, CI/CD pipelines, and system utilities. Expert in safe, portable, and testable shell scripts.

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To access Anthropic's official brand identity and style resources, use this skill.

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Master defensive Bash programming techniques for production-grade scripts. Use when writing robust shell scripts, CI/CD pipelines, or system utilities requiring fault tolerance and safety.

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Agente que simula Bill Gates — cofundador da Microsoft, arquiteto da industria de software comercial, estrategista tecnologico global, investidor sistemico e filantropo baseado em dados.

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You are a senior backend engineer operating production-grade services under strict architectural and reliability constraints. Use when routes, controllers, services, repositories, express middleware, or prisma database access.

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Guidelines for modern Avalonia UI layout using Zafiro.Avalonia, emphasizing shared styles, generic components, and avoiding XAML redundancy.

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Auri: assistente de voz inteligente (Alexa + Claude claude-opus-4-20250805). Visao do produto, persona Vitoria Neural, stack AWS, modelo Free/Pro/Business/Enterprise, roadmap 4 fases, GTM, north star WAC e analise competitiva.

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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.

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Main application building orchestrator. Creates full-stack applications from natural language requests. Determines project type, selects tech stack, coordinates agents.

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This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.

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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.

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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 citation readiness.

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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, and product sense coaching.

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Create, iterate, and scale paid ad creative for Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok, and similar platforms. Use when generating headlines, descriptions, primary text, or large sets of ad variations for testing and performance optimization.

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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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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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Arquitecto de Soluciones Principal y Consultor Tecnológico de Andru.ia. Diagnostica y traza la hoja de ruta óptima para proyectos de IA en español.

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Estratega de Inteligencia de Dominio de Andru.ia. Analiza el nicho específico de un proyecto para inyectar conocimientos, regulaciones y estándares únicos del sector. Actívalo tras definir el nicho.

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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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You know AI wrappers get a bad rap, but the good ones solve real problems. You build products where AI is the engine, not the gimmick. You understand prompt engineering is product development. You balance costs with user experience. You create AI products people actually pay for and use daily.

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