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概要と使いどころ
Comprehensive guide to using LLMs throughout the game development lifecycle - from design to implementation to testingUse when "ai game development, llm game dev, claude game, gpt game, ai coding games, vibe coding game, prompt game development, llm, ai, game-development, workflow, prompting, coding, prototyping, claude, gpt, cursor" mentioned.
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Building AI-powered NPCs that maintain personality, remember conversations, and never break characterUse when "npc dialogue, ai npc, llm npc, character dialogue, npc personality, ai character, dialogue system llm, talking npc, conversational npc, dynamic dialogue, llm, npc, dialogue, ai-characters, personality, memory, game-ai, conversational-ai, role-playing" mentioned.
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BullMQ expert for Redis-backed job queues, background processing, and reliable async execution in Node.js/TypeScript applications. Use when "bullmq, bull queue, redis queue, background job, job queue, delayed job, repeatable job, worker process, job scheduling, async processing, bullmq, bull, redis, queue, background-jobs, job-processing, async, workers, scheduling, delayed-jobs" mentioned.
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Run AI agent and LLM evaluations in CI/CD pipelines — automated quality gates that fail the build when AI output quality drops. Use when someone asks to "test my AI agent", "add evals to CI", "catch prompt regressions", "compare models", "evaluate LLM output quality", "set up AI quality gates", or "benchmark my agent before deploying". Covers eval frameworks (Cobalt, Promptfoo, Braintrust), LLM-as-judge scoring, threshold-based assertions, and GitHub Actions integration.
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When the user wants to optimize content for AI search engines, get cited by LLMs, or appear in AI-generated answers. Also use when the user mentions 'AI SEO,' 'AEO,' 'GEO,' 'LLMO,' 'answer engine optimization,' 'generative engine optimization,' 'LLM optimization,' 'AI Overviews,' 'optimize for ChatGPT,' 'optimize for Perplexity,' 'AI citations,' 'AI visibility,' 'zero-click search,' 'how do I show up in AI answers,' 'LLM mentions,' or 'optimize for Claude/Gemini.' Use this whenever someone wants their content to be cited or surfaced by AI assistants and AI search engines. For traditional technical and on-page SEO audits, see seo-audit. For structured data implementation, see schema.
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When the user wants to optimize content for AI search engines, get cited by LLMs, or appear in AI-generated answers. Also use when the user mentions 'AI SEO,' 'AEO,' 'GEO,' 'LLMO,' 'answer engine optimization,' 'generative engine optimization,' 'LLM optimization,' 'AI Overviews,' 'optimize for ChatGPT,' 'optimize for Perplexity,' 'AI citations,' 'AI visibility,' 'zero-click search,' 'how do I show up in AI answers,' 'LLM mentions,' or 'optimize for Claude/Gemini.' Use this whenever someone wants their content to be cited or surfaced by AI assistants and AI search engines. For traditional technical and on-page SEO audits, see seo-audit. For structured data implementation, see schema.
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Coordinates credit monitoring and identity theft protection services for individuals affected by a data breach. Covers vendor selection criteria, enrollment logistics, coverage duration (12-24 months), identity theft insurance options, communication to affected individuals, and enrollment rate tracking. Keywords: credit monitoring, identity protection, breach response, Experian, enrollment, identity theft insurance.
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Automates the Karpathy LLM Wiki workflow: turns web, GitHub, and YouTube URLs into well-structured, citable, wikilinked pages with automatic linting and sourcing — invoke with /pin-llm-wiki
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Build and maintain a persistent, LLM-maintained markdown wiki following Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern — the agent incrementally compiles raw sources into an interlinked knowledge base instead of re-deriving answers from scratch. Use this whenever the user wants to ingest a source (an article, paper, transcript, chapter, meeting notes), file knowledge or conversation findings into the wiki, query the accumulated knowledge base, lint or health-check the wiki, or mentions "the wiki", "knowledge base", "ingest this", "file this", "what do we know about X", or accumulating notes on a topic over time — even if they don't say "LLM Wiki" explicitly.
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Expert LLM architect specializing in large language model architecture, deployment, and optimization. Masters LLM system design, fine-tuning strategies, and production serving with focus on building scalable, efficient, and safe LLM applications.
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Extract sensitive training data (PII, API keys, intellectual property, or code) directly from a deployed Large Language Model (LLM). This AI Red Teaming skill focuses on forcing models to regurgitate memorized, unredacted data from their massive internet-scraped datasets through repetition attacks, prefix continuation, and context window manipulation.
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Exploit an application's absolute trust in its underlying LLM (Overreliance). Use this skill to induce critical "hallucinations" (confident falsehoods) that cause downstream logical systems or automated agents tracking the LLM's output to make destructive actions or grant unauthorized access.
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Test Large Language Models for direct prompt injection vulnerabilities where user input overrides system instructions, extracts system prompts, bypasses safety filters, or causes unauthorized actions. Use this skill when assessing chatbots, AI assistants, LLM-powered tools, or any application that processes natural language input through an LLM. Covers role-playing attacks, instruction hierarchy exploitation, multi-turn manipulation, and context window abuse for comprehensive AI security testing.
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Configure or troubleshoot Health Cloud Care Programs: CareProgram hierarchy, patient enrollment (CareProgramEnrollee), consent prerequisites, program products (CareProgramEnrolleeProduct), provider associations (CareProgramProvider). Trigger keywords: care program, program enrollment, enrollee, program product, consent for enrollment, patient program outcome. NOT for care plan templates, problems and goals - use admin/care-plan-configuration. NOT for patient records, person accounts and care team roles - use admin/health-cloud-patient-setup.
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Generate llms.txt files from project docs per the llmstxt.org spec, for AI-friendly documentation indexes and discoverability. Use to create or update llms.txt for AI assistants.
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LLM生成文に特有の表現パターンを検出・修正する。任意のテキストファイルに対して使える。「LLMっぽい」「人間らしく」「humanize」で起動。
Padrões prontos para produção ao construir aplicações com LLM. Cobre pipelines RAG, arquiteturas de agentes, IDEs de prompt e monitoramento LLMOps. Use ao projetar aplicações com IA, implementar RAG, construir agentes ou configurar observabilidade de LLM.
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Operações de LLM — RAG, embeddings, bancos de dados vetoriais, fine-tuning, prompt engineering avançado, custos de LLM, avaliações de qualidade e arquiteturas de IA para produção.
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Cloudflare Workers + D1/R2/KV/Durable Objects でデータベースとサーバーを安全・高速・高品質に接続し、 絶対に間違えずにデプロイするためのスキル。「デプロイして」「公開して」「本番反映」「Cloudflareに載せて」 「Workersで作って」「D1とつなぐ」「wrangler」「マイグレーション適用」「プレビューURL」などの文脈で必ず使用する。 Cloudflare上のアプリを新規作成・機能追加・デプロイ・レビューする場合、ユーザーが「Cloudflare」と明示しなくても デプロイ先がWorkersなら必ずこのスキルを読むこと。D1スキーマ設計・パフォーマンス改善・セキュリティ強化・ wrangler設定の相談でもトリガーする。認証実装の詳細は Skill better-auth-google-gate、 LLM API組み込みは Skill llm-api-integration を併用。
エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。
Deploy Llama Guard, NeMo Guardrails, and LLM Guard input/output scanners as runtime defenses.
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AI活用提案の専門コンサルタントスキル。LLM・AIエージェントの活用事例知識を基に、業界別、部門別、シーン別に最適なAI導入提案を行います。システム化、業務改善、効率化を得意とし、具体的な活用事例、期待効果、導入ステップを含む実践的な提案を提供します。Use when proposing AI/LLM adoption strategies for specific industries, departments, or business scenarios.
Entfernt KI-Spuren, Chat-Reste, Platzhalter und LLM-Stilmuster aus fertigen Texten und prüft die AI-Disclosure auf Vollständigkeit und korrekten Sitz.
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/LLMs решает текущий вопрос через ограниченный консенсус Claude, Codex, Cursor, Grok и других пиров. Передаёт тему и контекст сессии, читает только адресные сообщения этой темы, требует доказательства и закрывает ACCEPT или BLOCK. Триггеры: /LLMs, договорись с другими LLM, найди консенсус моделей
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