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概要と使いどころ
Copilot Studio 新 UI の Agent flows / Workflows を構築・公開・検証する。Dataverse レコード作成/更新トリガーから既存の発行済み Copilot Studio v2 を Agent ノードで呼ぶ標準経路、Code Apps との非同期要求/結果連携、および手動 Start + inline Agent の API ライフサイクル検証を扱う。
Digital art tools, techniques, and workflows for art education. Covers raster and vector workflows, digital painting, photo manipulation, generative and procedural art, 3D modeling and rendering, pixel art, the relationship between traditional skills and digital execution, and ethical considerations of AI-generated imagery. Use when working with digital tools, evaluating digital art, or bridging traditional art concepts into digital practice.
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Comprehensive guide for building robust, secure, and efficient CI/CD pipelines using GitHub Actions. Use when the task involves `creating or editing GitHub Actions workflows`, `.github/workflows/*.yml`, `CI/CD pipelines`, `GitHub Actions best practices`, or `workflow optimization`.
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Comprehensive guide for building AI workflows, agents, and workforce systems with AgenticFlow. Use when designing workflows with various node types, configuring single agents, or orchestrating workforce collaboration patterns.
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Design and implement agentic AI workflows and patterns. Covers ReAct, planning agents, tool use, memory systems, and multi-agent orchestration. Use when building autonomous AI agents, implementing complex task automation, or designing intelligent workflow systems.
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AI agent workflow patterns including ReAct agents, multi-agent systems, loop control, tool orchestration, and autonomous agent architectures. Use when building AI agents, implementing workflows, creating autonomous systems, or when user mentions agents, workflows, ReAct, multi-step reasoning, loop control, agent orchestration, or autonomous AI.
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Designs multi-step agent workflows with tool usage, retry logic, state management, and budget controls. Provides orchestration diagrams, tool execution order, fallback strategies, and cost limits. Use for "AI agents", "agentic workflows", "multi-step AI", or "autonomous systems".
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Compose, orchestrate, and trace production multi-agent workflows with Microsoft Agent Framework.
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Use ZCF to initialize, update, and standardize Claude Code or Codex environments with prompts, workflows, MCP services, API settings, and backups.
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Use GitHub Agentic Workflows to let an agent triage issues, inspect CI failures, or deliver scheduled repository upkeep inside GitHub Actions with explicit workflow definitions and reviewable runs. This is for bounded, repeatable repository operations, not for listing GitHub as a general coding platform.
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This ASE skill uses zizmor to audit GitHub Actions workflows and composite actions for security mistakes before they ship. An agent can scan local repos or remote GitHub repositories, flag risky permission scopes and unsafe workflow patterns, and return plain output, GitHub-native findings, or SARIF for follow-up automation.
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Orchestrates deployment pipelines using the Argo Workflows Engine API and Argo CD ApplicationSet controller. Implements progressive delivery with Argo Rollouts canary and blue-green strategies.
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Analyzes Argo Workflows DAG templates to identify parallelization opportunities. Uses the Argo Server API to fetch workflow execution history and critical path analysis.
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Constructs Kubernetes-native workflow DAGs using Argo Workflows CRDs with configurable retry strategies, artifact passing via S3/MinIO, and template composition through WorkflowTemplates and ClusterWorkflowTemplates.
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Lints and validates Argo Workflows templates using the argo CLI and Argo Server REST API. Detects DAG dependency cycles, invalid artifact references, and parameter type mismatches across workflow steps.
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Use Cognee to ingest project knowledge into graph and vector memory so agents can retrieve durable context across sessions and workflows.
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An ASE skill built around ACF Extended, the WordPress enhancement suite for Advanced Custom Fields that adds field types, admin improvements, front-end forms, options pages, and developer tooling. It is a practical fit for agents working inside complex WordPress content models and custom field workflows.
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Build and refine TouchDesigner projects with tdmcp using context-first, visible, reversible workflows.
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Comprehensive guide for building robust, secure, and efficient CI/CD pipelines using GitHub Actions. Use when the task involves `creating or editing GitHub Actions workflows`, `.github/workflows/*.yml`, `CI/CD pipelines`, `GitHub Actions best practices`, or `workflow optimization`.
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Build .NET AI agents and multi-agent workflows with Microsoft Agent Framework using the right agent type, threads, tools, workflows, hosting protocols, and enterprise guardrails.
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Check the status of running or recent SDLC delegated workflows.
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Cloudflare platform management via Wrangler CLI, Agents SDK (v0.13+), and Browser Rendering API. Deploy Pages, Workers, KV, R2, D1, Queues, Vectorize, Workflows, Hyperdrive. Build stateful AI agents with the full SDK stack — Agent, AIChatAgent, Think, Voice, sub-agents, fibers, HITL, scheduling, observability, Code Mode (Dynamic Worker sandboxes). Budget web scraping via cf_browser.py. Use when deploying to Cloudflare, managing CF infrastructure, configuring wrangler.toml/wrangler.jsonc, building AI agents or chat agents on Workers, adding voice, orchestrating sub-agents, or for cheap web scraping. Triggers: Cloudflare, wrangler, Pages, KV, R2, D1, Workers, Vectorize, Queues, Workflows, Hyperdrive, cf_browser, Browser Rendering, Agents SDK, Code Mode, codemode, MCP, Think, AIChatAgent, Voice agent, sub-agents, fibers, HITL, Dynamic Workers.
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.github/workflows/*.yml を自動解析し、CI で定義されたチェックをローカル実行する汎用スキル。 lint・fmt・test・build・audit 等に限定せず、ワークフローの run ステップを抽出して実行する。 エラーがあれば修正し、再実行して確認する。 Use when: CI を通したい、lint/test を実行したい、CI チェックしたい、 ワークフローをローカルで試したい。 Triggers: "CI", "ci-check", "lint", "test", "format", "fmt", "audit", "チェック", "検証", "CI 通して", "テスト実行", "ビルド確認"
Register trained models in MLflow Model Registry with version control, implement stage transitions (Staging, Production, Archived) with approval workflows, and manage model lineage with comprehensive metadata and deployment tracking. Use when promoting a trained model from experimentation to production, managing multiple model versions across development stages, implementing approval workflows for governance, rolling back to previous versions, or auditing model changes for compliance.
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