Dieses Skill analysiert Azure-Abonnements, um verschwendete Ausgaben zu identifizieren und bietet umsetzbare Empfehlungen zur Reduzierung der Cloud-Kosten. Es fragt tatsächliche Nutzungsdaten ab, findet verwaiste Ressourcen und schlägt Right-Sizing-Möglichkeiten vor.

Organisationen haben Schwierigkeiten, ihre Azure-Ausgaben zu verstehen und zu kontrollieren. Dieses Skill bietet einheitliche Kostenübersicht, präzise Prognosen und umsetzbare Optimierungsempfehlungen unter Verwendung offizieller Azure Cost Management APIs.

Dieses Skill empfiehlt Azure-Virtuelle-Maschinen-Größen und VM Scale Set-Konfigurationen basierend auf Workload-Anforderungen, Leistungsanforderungen und Budgetbeschränkungen. Es fragt die öffentliche Azure Retail Prices API ab, um Kostenschätzungen bereitzustellen, ohne ein Azure-Abonnement zu erfordern.

Dieses Skill bewertet und migriert AWS Lambda-Workloads zu Azure Functions, erstellt detaillierte Migrationsberichte und konvertiert Code mit korrekten Bindungen und Best Practices.

Die Bereitstellung von LLMs auf Azure Kubernetes Service erfordert die Orchestrierung mehrerer Komponenten, darunter GPU-Knoten, Inferenz-Provider und Modell-Artefakte. Dieser Skill führt Sie durch den vollständigen Einrichtungsprozess von der Cluster-Verifizierung bis zur ersten funktionierenden Modellbereitstellung.

Dieses Skill bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights, einschließlich SDK-Setup, Konfiguration und Telemetriemuster für ASP.NET Core, Node.js und Python-Apps.

Das manuelle Scannen von KI-Repositorys nach Reproduktionsbefehlen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Diese Fähigkeit automatisiert die README-Analyse, um dokumentierte Befehle zu extrahieren und minimale vertrauenswürdige Reproduktionspläne zu generieren.

Das Ausführen von KI-Paper-Reproduktionsexperimenten erfordert eine konsistente Befehlsausführung und standardisierte Berichterstattung. Diese Fähigkeit führt Rauchtests, Inferenzausführungen oder Evaluierungsbefehle aus und generiert dabei automatisch strukturierte Ausgabe-Bündel für Audit-Trails.

Das Einrichten von KI-Forschungsumgebungen zur Reproduktion von Papers ist komplex und fehleranfällig. Diese Fähigkeit automatisiert die konservative Conda-zuerst-Umgebungserstellung und Asset-Pfadplanung, um die Einrichtungs-Hürden zu reduzieren.

Entwickler müssen Feishu-API-Operationen in wiederverwendbare Automatisierung kapseln. Diese Fähigkeit lehrt KI, lark-cli Skills zu erstellen, die native APIs kapseln oder mehrstufige Workflows orchestrieren.

Wenn vorhandene CLI-Befehle Ihre Anforderungen nicht erfüllen können, erkundet dieser Skill die offizielle Lark/Feishu-Dokumentation, um unentdeckte OpenAPI-Endpunkte zu finden und aufzurufen. Er überbrückt die Lücke zwischen vorgefertigten Befehlen und undokumentierten API-Funktionen.

Das Playwright-Skill automatisiert Web-Tests mit sichtbarer Browser-Ausführung. Es erkennt lokale Entwicklungsserver, schreibt Test-Skripte in temporären Speicher und übernimmt das Ausfüllen von Formularen, Screenshots und Responsive-Design-Validierung, ohne Ihr Projekt zu belasten.

Das Verwalten von Home Assistant-Konfigurationen, Automatisierungen und Dashboards erfordert das Verständnis mehrerer Workflows, Tools und Best Practices. Dieser Skill bietet Experten-Level-Anleitung für Deployment-Workflows, Remote-CLI-Zugriff, Automatisierungsverifizierung und Tablet-optimierte Lovelace-Dashboard-Entwicklung.

Der Bau von KI-Agenten, die Tools aufrufen, erfordert eine klare UI-Rückmeldung für Benutzer. Diese React-Komponenten bieten sofort einsatzbereite Schnittstellen zur Anzeige von Tool-Lifecycle-Zuständen von ausstehend bis hin zu Ergebnissen.

Nutzen Sie Cloud-basierte KI-Inferenz ohne GPU-Infrastruktur zu verwalten. Erstellen Sie Bilder, Videos, LLM-Aufrufe und mehr über eine einheitliche Befehlszeilenschnittstelle.

Schluss mit dem Erstellen von Chat-UIs von Grund auf. Diese sofort einsatzbereite Agent-Komponente bietet Streaming-Antworten, Tool-Genehmigungen und deklarative Widgets out-of-the-box für Next.js-Anwendungen.

Zugang zu über 150 KI-Modellen für Bildgenerierung, Videocreation, LLMs und Suche über eine einheitliche CLI-Oberfläche. Keine GPU oder API-Schlüsselverwaltung erforderlich - inference.sh übernimmt die Cloud-Ausführung.

Ermöglichen Sie KI-Assistenten, mit Websites zu interagieren, Formulare auszufüllen, Daten zu extrahieren und Web-Automatisierungsaufgaben programmatisch durchzuführen. Steuern Sie headless Browser über einfache CLI-Befehle mit Sitzungsverwaltung und Videoaufzeichnung.

Greife auf cloudbasierte KI-Modelle ohne lokale GPU-Anforderungen zu. Führe Bildgenerierung, Videoerstellung, LLMs und Suchtools über eine einheitliche CLI-Schnittstelle aus.

KI-Agenten müssen mit Websites interagieren, haben aber keinen nativen Browser-Zugriff. Diese Skill bietet Playwright-basierte Browser-Automatisierung über inference.sh und ermöglicht Navigation, Element-Interaktion, Screenshots und Videoaufnahmen mit Sitzungsverwaltung für komplexe mehrstufige Workflows.