「openai」の検索結果

Use when the task requires capturing or automating a real browser from the terminal.

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Carry implementation through an isolated worktree and local handoff. Use only when this skill is explicitly invoked.

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Audit or fix sensitive-data exposure in Python SDK diagnostics, exceptions, logging, and telemetry.

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Assess a GitHub issue or PR for demonstrated need, supported alternatives, correctness, and maintainer action. Desk review only.

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Measure Python SDK coverage or address measured coverage gaps. Use for coverage audits and metric regressions, not routine test additions.

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Prepare the required local PR title, description, and branch suggestion after eligible implementation work is complete.

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Analyze CSV files in /mnt/data and return concise numeric summaries.

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Audit or update English SDK documentation against the requested implementation scope.

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Plan controlled runtime probes when explicitly invoked; execute only after the required probe approval.

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Review completed implementation changes before final verification. Use when repository policy requires independent review or the user explicitly requests it.

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Build a concise prior authorization packet from local case files and payer policy docs.

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Analyze logs and source from a completed manual examples run. Never execute or control examples.

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Choose supported scope and compatibility boundaries for SDK behavior changes; revisit when feedback changes the design.

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Run the required final formatting, lint, type, and test checks after eligible SDK changes pass review.

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AI image generation with OpenAI GPT Image 2.5, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, Z.AI GLM-Image, MiniMax, Jimeng, Seedream, Replicate and Agnes APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and batch generation from saved prompt files. Sequential by default; use batch parallel generation when the user already has multiple prompts or wants stable multi-image throughput. Use when user asks to generate, create, or draw images.

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Applies OpenAI's brand colors and typography to any artifact that should match the Codex/OpenAI look-and-feel. Use it when brand colors or style guidelines, visual formatting, or company design standards apply.

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Serves LLMs with high throughput using vLLM's PagedAttention and continuous batching. Use when deploying production LLM APIs, optimizing inference latency/throughput, or serving models with limited GPU memory. Supports OpenAI-compatible endpoints, quantization (GPTQ/AWQ/FP8), and tensor parallelism.

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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.

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OpenAI's model connecting vision and language. Enables zero-shot image classification, image-text matching, and cross-modal retrieval. Trained on 400M image-text pairs. Use for image search, content moderation, or vision-language tasks without fine-tuning. Best for general-purpose image understanding.

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Build, run, deploy, and evaluate OpenAI Agents SDK apps from Codex. Use when the user asks to create or adapt an Agents SDK app, build from a prompt or Codex thread, prepare a runnable agent prototype, add a focused eval harness, or deploy locally through the Agents SDK Deployment Manager.

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Analyze CSV files in /mnt/data and return concise numeric summaries.

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Audit or fix sensitive-data exposure in JS SDK diagnostics, exceptions, logging, and telemetry.

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Review completed implementation changes before final verification. Use when repository policy requires independent review or the user explicitly requests it.

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Analyze logs and source from a completed repository example run. Never execute or control examples.

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