「prompt」の検索結果

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Independently review the exact result and run its real checks in one context, using isolated resources and without changing the deliverable.

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Answer one named planning question with observations tied to the inspected sources; do not write or coordinate the roadmap.

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Produce only the assigned result, protect other owners' work, run the listed checks, and report an exact conflict instead of expanding scope.

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Secure AI agents against prompt injection, tool abuse, and data exfiltration with defense-in-depth controls. Use when building, deploying, or hardening agentic AI systems that invoke tools, access data, or interact with production infrastructure.

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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks. Covers input validation, output filtering, access control, model API security, and compliance controls for production AI systems.

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Reduce LLM API and infrastructure costs through model selection, prompt caching, batching, caching, quantization, and self-hosting strategies. Track spend by team and model, set budgets, and implement cost-aware routing.

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Build automated evaluation suites for AI agents using golden datasets, rubrics, and regression gates. Use when shipping agent features, validating prompt changes, or gating deployments on quality.

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Implement multi-layer LLM caching with exact match, semantic similarity, and provider-side prompt caching. Reduce API costs by 30–70%, cut latency, and improve throughput using Redis, GPTCache, and provider caching APIs.

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Building applications with Large Language Models - prompt engineering, RAG patterns, and LLM integration. Use for AI-powered features, chatbots, or LLM-based automation.

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Analyze, standardize, validate, and sync locally maintained skills into agent skill directories with a `skills` CLI-aligned workflow. Use this skill when Codex needs to turn ad-hoc prompt or rules folders into reusable `SKILL.md`-based skills, install or sync one or more local skills from `./skills` into Claude, Cursor, CodeBuddy, Codex, or similar agent directories, or manage local skill path mappings and symlink or copy installation behavior.

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Use on passages a search just returned (memory, vault, session history, wiki, web) before reading them in. Jev ranks them, drops the irrelevant, and flags prompt injection hidden in the text.

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Clipboard-ready handoff prompt for another agent to investigate or continue a task.

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Scaffold a first eval suite for an agent: mine real failures into cases, write behavioural checks over traces, and generate the runner. Use when the user wants evals, regression tests for an agent, a golden set, or asks how to know a prompt/model change did not break things. Do NOT use for a single task's done-check (goal-test) or for auditing context (context-audit).

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Weekly business retrospective. Reads all snapshots, learnings, skill-usage telemetry, and (if provided) revenue data from the past week. Outputs: what got decided, what shipped, what's stalled, skill activity, suggested next focus. Surfaces unused skills as activation prompts. Use at end of week or end of sprint. Triggered by: 'weekly retro', 'business retro', 'what did we ship', 'how's the week going', '周复盘', '业务回顾', '本周复盘'.

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Search a Claude Code session transcript for a string or regex pattern and show every matching message with surrounding context. Reads /api/sessions/:id/transcript and resolves sessions via /api/sessions?limit= from the Agent Monitor dashboard. Use when hunting for a specific message, prompt, tool call, or error inside a session's conversation.

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