「codex」の検索結果

成本感知 LLM 管道，根据任务复杂度选择合适模型， 管理上下文预算，避免在长会话末尾做大型重构。

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C++ coding standards based on the C++ Core Guidelines (isocpp.github.io). Use when writing, reviewing, or refactoring C++ code to enforce modern, safe, and idiomatic practices.

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Restructure or clean up code with no behavior change, proved by before-and-after checks. Use when: asked to clean up, extract, dedupe or simplify, even one function.

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Set and save the CarsXE API key. Use this when the user provides a CarsXE API key, asks to configure the plugin, or when the session starts without a key loaded.

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Audit claims that work is done or shipped against the diff or repo. Use when: asked whether something really got done, even if it looks obvious.

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Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.

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Give advisory feedback on a plan, design or code change. Use when: asked for an opinion or a look-over, even informally. Not for acceptance; use Validate.

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Measure whether a skill helps by comparing runs with and without it. Use when: reading skill A/B results or deciding to keep, revise or remove one.

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Extract a VIN from a photo or image URL using the CarsXE VIN OCR API. Use this when a user shares an image of a vehicle or VIN plate and wants to identify the VIN.

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Use before expensive VidSeeds MCP workflows - seeds, daily MCP call quotas, async jobId polling, when to call vidseeds_get_seed_balance, and avoiding retry loops on MCP_QUOTA_EXCEEDED or insufficient seeds.

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Look up vehicle information from a license plate number using the CarsXE API. Use this when a user mentions a license plate and wants to know what vehicle it belongs to.

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Check for active liens and theft records on a vehicle by VIN using the CarsXE API. Use this when a user asks whether a car has a lien, is stolen, or wants to verify ownership is clean before buying.

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交互式 AI Agent 开发工作坊：通过 6 阶段深度协作对话，引导用户完成 Agent 需求分析、架构设计、 工具定义、Prompt 与编排设计、代码生成、验证迭代，产出可直接运行的 Agent 项目。 框架无关设计优先，支持 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 等 ADK 框架。

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Retrieve images of a vehicle by make, model, and year using the CarsXE API. Use this when a user wants to see what a vehicle looks like or asks for photos of a specific car.

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Extract a license plate number from an image URL using the CarsXE Plate Recognition API. Use this when a user shares a photo of a vehicle or license plate and wants to identify the plate number.

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Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output.

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List year, make, model, trim, or variant options for cascading vehicle dropdowns using the CarsXE YMM Options API. Use this when the user wants available years, makes, models, trims, or which years a vehicle was sold — not full specs.

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Backend and infra for a project via Cohesivity (cohesivity.ai). Provisions Postgres, hosting and deploys, auth and social login, realtime websockets, an agent-native email inbox, object and vector storage, Redis, cron, and AI model APIs (OpenAI, Anthropic, Deepgram, Exa) through one HTTP API. Use when a valid `.cohesivity` file exists, a Cohesivity MCP is available, the user names Cohesivity, or the project needs a backend or any of these services and no competing provider was chosen.

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Get the current market value of a vehicle from its VIN using the CarsXE API. Use this when a user asks how much a car is worth, wants to know its value, or is thinking about buying/selling a vehicle.

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Analyze and, when the task authorizes source optimization, refactor a concrete long-running Python entrypoint containing repeated independent work. Use for explicit Python speedup or parallelization requests and evidence-backed long-running entrypoints; skip ordinary Python edits, test execution alone, short scripts, and projects that merely contain Python files.

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Fetch full vehicle specifications from a VIN using the CarsXE API. Use this when the user provides a VIN and wants to know details about a vehicle (make, model, year, engine, trim, equipment, etc.).

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Drive one accepted change through implementation and checks to done, with one fresh review only where a mistake is costly. Use when: selected by name.

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AI Agent 架构模式目录。提供 ReAct、Multi-Agent Conversation、Multi-Agent Workflow、 RAG Agent、Tool-Use Agent、Autonomous Agent 六种核心模式的参考架构、组件拓扑、 数据流、设计决策和框架无关的最佳实践。供 agent-dev-workshop Phase 2 调用。

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Use for VidSeeds MCP project workflows - create a project from YouTube, list/get/snapshot, regenerate metadata (sync or async), translate metadata, apply thumbnails, and update per-platform config before publish.

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