「systems」の検索結果

Applies layered n-tier architecture with enforced boundaries. Use when designing moderate systems needing clear presentation, domain, and persistence layers.

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。

Applies microservices for independent deployment and per-service scaling. Use when teams need autonomous release cycles with distinct capability scaling needs.

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。

Applies event-driven async messaging to decouple producers and consumers. Use when designing real-time or multi-subscriber systems needing loose coupling.

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。

Applies hexagonal architecture isolating domain from infrastructure. Use when designing systems where testability and port/adapter separation are priorities.

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 designing a study that benchmarks AI systems against a human-expert panel, before data collection. Plans the arms, decoupled rubrics with anchors, planted calibration probes, reviewer panel, inter-rater reliability targets and LLM-as-judge versus human adjudication.

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 CAMEL-AI to build, configure, tool, remember, evaluate, and troubleshoot multi-agent Python systems with self-contained routing across agents, models, tools, RAG, and evaluation workflows.

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 the Folding@home coronavirus repository conventions to curate molecular structures, prepare bounded OpenMM systems, and preserve target, publication, and provenance notes.

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 AdalFlow to build, debug, evaluate, optimize, trace, and operate LLM task pipelines, RAG systems, agents, tools, and structured-output workflows.

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。

Blender Geometry Nodes for procedural modeling, scatter systems, vegetation, buildings, pipes, cables, and reusable node groups. Use for procedural asset generation and instancing pipelines via MCP.

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。

Autonomous agents are AI systems that can independently decompose goals, plan actions, execute tools, and self-correct without constant human guidance. The challenge isn't making them capable - it's making them reliable. Every extra decision multiplies failure probability.

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 proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design to build maintainable, testable, and scalable 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。

Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking 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。

Design, audit, and improve analytics tracking systems that produce reliable, decision-ready data.

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。

Autonomous Principal Design Technologist. Cures vibe-coded software from AI frontend slop using curated token archetypes and 7-axis quality gating.

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。

Designs event-driven architectures, webhook systems, API chaining flows, ETL pipelines, and integration patterns between services.

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。

Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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 agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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。

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.

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。

Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.

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 production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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。

Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.

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。

Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.

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。

Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.

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。

Implements data protection compliance for whistleblowing systems under EU Directive 2019/1937 and GDPR. Covers anonymous reporting channels, identity protection for whistleblowers and accused persons, retention limits, access restrictions, and retaliation prevention. Addresses national transpositions and DPA guidance. Keywords: whistleblower, Directive 2019/1937, anonymous reporting, identity protection, retaliation, retention, reporting channel.

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。