「schema」の検索結果

Automate Amara tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Anthropic Admin tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Apiflash tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Aivoov tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Agent Mail tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Adrapid tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Abuselpdb tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Altoviz tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Alpha Vantage tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Anonyflow tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Agility CMS tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Ambient Weather tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate AI ML API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate API Bible tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate 21risk tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate 2chat tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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为 MNN 框架新增算子。包含 Schema 定义、形状计算、几何计算、后端实现、单元测试的完整 TDD 流程。分 5 步执行，每步有独立测试标准。

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Write Stripe code against what the API does today — plan the product shape, confirm every parameter from Stripe's own docs and schemas, and keep the agent in a sandbox. Use when adding checkout, billing, subscriptions, invoicing, or webhooks to a codebase, or when debugging Stripe integration code that compiles but behaves wrong.

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Create a database migration with Drizzle on a fresh Neon branch, and check it is safe to run against production under load. Use when changing the packages/db schema, generating migrations, or reviewing one.

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Runs standard-format scenarios through ScenarioRunner — ASAM OpenSCENARIO 1.x (.xosc, via --openscenario, with catalogs and ParameterDeclaration overrides) and OpenSCENARIO 2.0 (.osc, via --openscenario2, the ANTLR/osc2 pipeline). Validates a file against the schema before running, lists the bundled examples, and reports which OSC features ScenarioRunner actually implements. Use when the user asks to "run an xosc", "run an OpenSCENARIO file", "use the OpenSCENARIO standard", "run a .osc / OSC2 scenario", or hands over a scenario file from another tool.

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Guarantee valid JSON/XML/code structure during generation, use Pydantic models for type-safe outputs, support local models (Transformers, vLLM), and maximize inference speed with Outlines - dottxt.ai's structured generation library

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Designs and implements production-grade ML pipeline infrastructure: configures experiment tracking with MLflow or Weights & Biases, creates Kubeflow or Airflow DAGs for training orchestration, builds feature store schemas with Feast, deploys model registries, and automates retraining and validation workflows. Use when building ML pipelines, orchestrating training workflows, automating model lifecycle, implementing feature stores, managing experiment tracking systems, setting up DVC for data versioning, tuning hyperparameters, or configuring MLOps tooling like Kubeflow, Airflow, MLflow, or Prefect.

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Use when building, debugging, or extending MCP servers or clients that connect AI systems with external tools and data sources. Invoke to implement tool handlers, configure resource providers, set up stdio/HTTP/SSE transport layers, validate schemas with Zod or Pydantic, debug protocol compliance issues, or scaffold complete MCP server/client projects using TypeScript or Python SDKs.

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Full website GEO+SEO audit with parallel subagent delegation. Orchestrates a comprehensive Generative Engine Optimization audit across AI citability, platform analysis, technical infrastructure, content quality, and schema markup. Produces a composite GEO Score (0-100) with prioritized action plan.

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