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Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Der Bau von LLM-Anwendungen ohne geeignete Architektur führt zu verschwendeter Zeit und Ressourcen. Diese Fähigkeit bietet erprobte Muster aus Produktionssystemen wie Karpathys HN Time Capsule und Vercels d0-Agent.

Single-Agent-Systeme stoßen an Kontextgrenzen, sequenzielle Verarbeitungsengpässe und unflexible Werkzeugkonfigurationen. Diese Fähigkeit bietet Muster für die Verteilung von Arbeit auf mehrere KI-Agenten mit expliziter Koordination, Übergabeprotokollen und Fehlerbehandlung.

Ein KI-Skill für Claude, Codex und Claude Code

Die Messung der Agentenqualität erfordert strukturierte Ansätze. Diese Fähigkeit bietet mehrdimensionale Bewertungsrubriken, Testset-Verwaltung und Produktionsüberwachung, um die Agentenleistung kontinuierlich zu bewerten und zu verbessern.

Begrenzte Kontextfenster schränken komplexe Aufgaben ein und erhöhen die API-Kosten. Diese Technik bietet bewährte Methoden, um die effektive Kontextkapazität durch Komprimierung, Beobachtungsmaskierung, KV-Cache-Optimierung und Kontextpartitionierung zu verdoppeln oder zu verdreifachen.

Kontext ist die Grundlage für effektive KI-Agentenleistung. Diese Fertigkeit lehrt Sie, wie Sie Kontext in Agentensystemen verstehen, gestalten und optimieren. Lernen Sie die Prinzipien der progressiven Offenlegung, der Aufmerksamkeitsmechanik und der Kontextbudgetierung, um leistungsfähigere KI-Agenten zu erstellen.

KI-Agenten verlieren an Leistung, wenn Gespräche länger werden. Diese Fähigkeit diagnostiziert Lost-in-Middle-Probleme, Kontextvergiftung und Aufmerksamkeitsfehler, um die optimale Agentenleistung wiederherzustellen. Sie bietet Muster zum Erkennen und Mindern von Kontextverschlechterung.

Lange Agentensitzungen generieren Millionen von Token, die die Kontextlimits überschreiten. Diese Skill bietet strukturierte Komprimierungsstrategien, die die Token-Nutzung reduzieren, während Dateipfade, Fehlermeldungen und Entscheidungen erhalten bleiben, damit Agenten weiterarbeiten können, ohne Informationen erneut abzurufen.

Transformieren Sie RDF-Daten in kognitive Agentenarchitekturen unter Verwendung formaler Belief-Desire-Intention-Muster. Ermöglichen Sie KI-Systemen, rationale Handlungsträger mit nachvollziehbaren Argumentationsketten und semantischer Interoperabilität für Multi-Agenten-Systeme zu modellieren.

Die manuelle Auswertung von LLM-Ausgaben ist langsam und inkonsistent. Diese Kompetenz bietet produktionsreife Techniken für die automatisierte Auswertung mit LLMs als Gutachter. Sie umfasst direkte Bewertung, paarweisen Vergleich und Bias-Minderungsstrategien.

Die Erstellung von Solana-Blockchain-Projekten von Grund auf erfordert ein Verständnis der Anchor-Framework-Konventionen, der Rust-Smart-Contract-Struktur und der Next.js-Frontend-Integration. Diese Fähigkeit generiert vollständige produktionsreife Projekte mit richtiger Struktur, Konfiguration und Wallet-Integration.

Dieses Skill erkennt automatisch React-Code-Probleme nach Änderungen und hilft Entwicklern, Bugs frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen werden.

Transformieren Sie Figma-Designs in produktionsreife React TypeScript-Komponenten mit pixelgenauer Präzision. Dieser Skill automatisiert den Design-zu-Code-Workflow mit KI, um sauberen, strukturierten Code zu generieren.

Dieses Skill hilft Entwicklern, KI-Agenten und Modelle in Microsoft Azure AI Foundry zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Es bietet umfassende Workflows für die Agenten-Erstellung, Modellbereitstellung, Kapazitätsplanung, RBAC-Verwaltung und Fehlerbehebung.

Dieser Skill bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Registrierung von Anwendungen in Microsoft Entra ID, die Konfiguration von OAuth 2.0-Authentifizierungsflows und die Integration von MSAL-Bibliotheken in mehreren Programmiersprachen.

OpenAI-Modelle in Azure Foundry mit intelligenter Routing bereitstellen. Dieser Skill verhandelt voreingestellte Bereitstellungen, benutzerdefinierte Konfigurationen und Kapazitätsermittlung über Azure-Regionen hinweg.

Vor der Bereitstellung in Azure benötigen Entwickler die Gewissheit, dass ihr Infrastrukturcode und ihre Konfiguration gültig sind. Dieser Skill führt eine umfassende Pre-Deployment-Validierung durch, einschließlich Bicep-Kompilierung, Terraform-Validierung, Azure-CLI-Prüfungen und Richtlinienkonformitätsüberprüfung.

Dieser offizielle Microsoft-Skill bietet umfassende Anleitung für Azure Storage Services einschließlich Blob, Files, Queue, Tables und Data Lake. Er bietet MCP-Tools-Integration und CLI-Befehle, um Entwicklern zu helfen, Cloud-Speicherressourcen effizient zu verwalten.