Diese Fähigkeit hilft Entwicklern, die Leistung von KI-Agenten systematisch durch datengesteuerte Analyse, Prompt-Engineering und strukturierte Test-Workflows zu verbessern, um eine kontinuierliche Agenten-Optimierung mit messbaren Ergebnissen zu ermöglichen.

Entwickeln Sie intelligente Gedächtnisarchitekturen für KI-Agenten, die langfristiges Lernen und kontextbewusste Antworten ermöglichen. Diese Skill bietet Muster zur Implementierung von Kurzzeit-, Langzeit- und episodischem Gedächtnis, das die Agentenleistung im Laufe der Zeit verbessert.

Diese Fähigkeit bietet KI-Agenten einen persistenten, durchsuchbaren Speicher, um Architekturentscheidungen, Muster und Wissen über Sitzungen hinweg ohne manuelle Verfolgung zu speichern.

Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude, mehrere lokale CLI-Agents zu verwalten, die in parallelen Tmux-Sitzungen laufen, und bietet Start/Stopp/Überwachung-Funktionalitäten sowie Cron-freundliche Planung für automatisierte Workflows.

Erstellen Sie persistente KI-Agents auf Azure AI Foundry mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK. Diese Fähigkeit bietet Codebeispiele für die Erstellung von Agents mit gehosteten Tools, Funktions-Tools und Konversationsthreads.

LLM-Agenten scheitern oft in der Produktion, obwohl sie Benchmarks bestehen. Diese Fähigkeit bietet Verhaltenstests, Fähigkeitsbewertungen und Zuverlässigkeitsmetriken, um Probleme vor der Bereitstellung zu erkennen.

Dieses Skill hilft Entwicklern dabei, PR-Review-Kommentare systematisch mit der GitHub CLI zu bearbeiten, sodass kein Feedback übersehen wird und alle Probleme ordnungsgemäß gelöst werden.

Sicherheitsteams benötigen umfassendes Referenzmaterial für autorisierte Active Directory Assessments. Diese Skill bietet dokumentierte Angriffstechniken und Tool-Befehle für Penetration Tester, die Red Team Operationen durchführen.

Marketing-Teams und Vertriebsfachleute verschwenden Stunden mit repetitiven ActiveCampaign-Aufgaben wie Kontaktverwaltung und Automatisierungs-Anmeldung. Diese Fähigkeit ermöglicht es KI-Assistenten, diese Workflows automatisch durch die Rube MCP-Integration auszuführen.

Diese Fähigkeit hilft Entwicklern, umfassende WCAG-Konformitätsaudits mithilfe automatisierter Tools und manueller Tests durchzuführen, um Barrierefreiheits-Hindernisse zu identifizieren und Abhilfemaßnahmen bereitzustellen.

A/B-Tests scheitern häufig aufgrund schlechter Planung, vorzeitigem Abbruch und ungültiger Metriken. Diese Fähigkeit erzwingt eine rigorose Methodik mit obligatorischen Prüfpunkten für Hypothesen-Festlegung, Metrikendefinition und Stichprobengrößenberechnung vor Testbeginn.

Erstellen Sie atemberaubende 3D-Websites und Web-Apps mit Three.js, React Three Fiber und Spline. Diese Fähigkeit hilft Ihnen, interaktive Produktkonfiguratoren, immersive Portfolios und ansprechende 3D-Oberflächen zu erstellen, die auf allen Geräten funktionieren.

Stellen Sie sicher, dass Ihr KI-generierter Code Qualitätsstandards erfüllt, mit automatisierter Überprüfung und Rollback. Erhalten Sie Echtzeit-Truth-Scores und verhindern Sie, dass fehlerhafter Code in Ihre Codebasis gelangt.

Die Verwaltung komplexer verteilter Workflows über mehrere KI-Agenten hinweg ist ohne strukturierte Orchestrierungsmuster eine Herausforderung. Diese Fähigkeit bietet fortgeschrittene Schwarmtopologien, Agentenspezialisierungsstrategien und Fehlertoleranzmechanismen zur Koordination paralleler KI-Agentenoperationen in großem Maßstab.

Der Aufbau komplexer KI-Systeme mit mehreren Agenten erfordert eine ausgefeilte Koordination. Diese Fähigkeit bietet Muster und Befehle für Mesh-, hierarchische und adaptive Schwarmtopologien mit automatischer Lastverteilung und Fehlertoleranz.

Entwicklungsprojekte mangelt es oft an Struktur und Konsistenz. SPARC bietet eine systematische 5-Phasen-Methodik mit 17 spezialisierten Moden, die mehrere Agenten für umfassende Softwareentwicklung von der Spezifikation bis zur Fertigstellung orchestrieren.

Der Aufbau komplexer mehrstufiger KI-Workflows ist schwierig, wenn jeder Schritt nicht einfach Kontext aus vorherigen Ergebnissen empfangen kann. Stream-Chain ermöglicht anspruchsvollere Pipelines, bei denen die Ausgabe jedes Agenten automatisch in den nächsten Schritt fließt, mit Unterstützung für benutzerdefinierte Ketten und vordefinierte, praxiserprobte Workflows.

Das Erstellen von Claude Code Skills erfordert das Verständnis von YAML-Frontmatter, Verzeichnisstrukturen und progressiven Offenlegungsstrategien. Dieser Skill bietet umfassende Vorlagen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen von Skills, die auf allen Plattformen funktionieren: Claude, Claude Code, SDK und API.

KI-Agenten haben Schwierigkeiten, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. ReasoningBank bietet adaptive Lernmuster mit AgentDB, sodass Agenten Trajektorien verfolgen, Ergebnisse bewerten und Erinnerungen in wiederverwendbare Muster destillieren können.

KI-Agenten verschwenden Zeit damit, dieselben suboptimalen Ansätze zu wiederholen. ReasoningBank ermöglicht es Agenten, aus Erfahrungen zu lernen, Muster zu erkennen und ihre Strategien kontinuierlich über die Zeit zu verbessern.