「ai-powered」の検索結果

Web search and content extraction with Tavily and Exa via inference.sh CLI. Apps: Tavily Search, Tavily Extract, Exa Search, Exa Answer, Exa Extract. Capabilities: AI-powered search, content extraction, direct answers, research. Use for: research, RAG pipelines, fact-checking, content aggregation, agents. Triggers: web search, tavily, exa, search api, content extraction, research, internet search, ai search, search assistant, web scraping, rag, perplexity alternative

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Perform AI-powered web searches with real-time information using Perplexity models via LiteLLM and OpenRouter. This skill should be used when conducting web searches for current information, finding recent scientific literature, getting grounded answers with source citations, or accessing information beyond the model's knowledge cutoff. Provides access to multiple Perplexity models including Sonar Pro, Sonar Pro Search (advanced agentic search), and Sonar Reasoning Pro through a single OpenRouter API key.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Execute Gemini CLI for AI-powered code analysis and generation. Use when you need to leverage Google's Gemini models for complex reasoning tasks.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI-powered multi-agent code review. Simulates a team of Principal Engineers reviewing code from different perspectives. Use when asked to review code, check a PR, analyze changes, or perform code review.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Provides patterns to build declarative AI Services with LangChain4j for LLM integration, chatbot development, AI agent implementation, and conversational AI in Java. Generates type-safe AI services using interface-based patterns, annotations, memory management, and tools integration. Use when creating AI-powered Java applications with minimal boilerplate, implementing conversational AI with memory, or building AI agents with function calling.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Automate construction photo report generation using n8n with AI-powered image analysis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Implement semantic vector search for construction data. Build AI-powered search using embeddings and vector databases (Qdrant, ChromaDB) for intelligent querying of specifications, standards, and project documents.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build RAG systems for construction knowledge bases. Create searchable AI-powered construction document systems

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI-powered contractor matching and selection for construction projects. Analyze contractor capabilities, past performance, certifications, and project requirements to recommend optimal matches.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI-powered construction defect detection using computer vision. Identify cracks, spalling, corrosion, and other defects in concrete, steel, and building components from images and video.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Position an AI product when everyone claims AI and skeptics call it "just a wrapper." Find the real wedge (data, workflow, trust, domain), make reliability the differentiator, answer "won't the big labs just build this," and stop leading with "AI-powered." Use when your AI or dev tool blends into a sea of similar demos, buyers doubt the accuracy, or you can't say why you win when the model is a commodity.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI-powered E2E web testing — eyes and hands for AI coding tools. Declarative YAML scenarios, Playwright execution, visual matching (OpenCV + OCR), platform auto-detection (Flutter/React/Vue), learning DB. Install: npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -g

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Master API documentation with OpenAPI 3.1, AI-powered tools, and modern developer experience practices. Create interactive docs, generate SDKs, and build comprehensive developer portals.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Every product will be AI-powered. The question is whether you'll build it right or ship a demo that falls apart in production.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI-powered presentation generation via the 2slides API — create slides from text, match a reference image style, summarize documents into decks, add AI voice narration, and export pages/audio. Use for any "make slides", "create a deck", or "slides from this document" request.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when implementing aI-powered autocomplete and suggestions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Verify application state with AI-powered assertions

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Make AI-powered assertions about screen state

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Locate elements and verify app state with AI-powered assertions

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ifly-pdf-image-ocr skill supporting both image OCR (AI-powered LLM OCR) and PDF document recognition. Use when user asks to OCR images, extract text from images/PDFs, convert PDF to Word/Markdown, or perform any OCR tasks on images or PDFs. Supports multi-language text extraction, document layout understanding, and various output formats.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。