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88ブランドに一貫したマーケティングコンテンツを作成
マーケティングチームには、チャネルを横断して一貫性を保つコンテンツが必要です。このスキルは、ブランドボイスとSEOに合わせてコンテンツを計画、執筆、分析、最適化するのに役立ちます。
Azure AI Projects .NET ワークフローを構築する
Azure AI Foundry .NET プロジェクトには、多数のクライアント、パッケージ、ワークフローパターンが必要です。このスキルは、エージェント、接続、データセット、デプロイ、評価、インデックス、OpenAI クライアントに関する重点的な SDK ガイダンスを提供します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "azure-ai-projects-dotnet" from https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「azure-ai-projects-dotnet」を使用しています。 .NET から Azure AI Foundry プロジェクトを使い始めるにはどうすればよいですか?
期待される結果:
パッケージ、エンドポイント設定、DefaultAzureCredential、最初のクライアント構築をカバーするセットアップチェックリスト。
「azure-ai-projects-dotnet」を使用しています。 ユーザーの質問に回答し、その後リソースをクリーンアップするエージェントワークフローを計画してください。
期待される結果:
エージェントの作成、スレッドの作成、メッセージ送信、ステータスのポーリング、メッセージの読み取り、リソース削除の手順計画。
「azure-ai-projects-dotnet」を使用しています。 Azure AI Projects で検索ワークフローを評価するにはどうすればよいですか?
期待される結果:
評価データ、評価設定、デプロイ名、実行、ステータスレビュー、結果取得を対応付けるガイダンス。
All 58 static findings are false positives caused by Markdown formatting, documented SDK examples, placeholder Azure endpoints, and trusted reference links. No prompt injection, malicious intent, credential exfiltration, or unsafe command execution was found.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>sickn33. (2026). azure-ai-projects-dotnet security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet/audits/5@techreport{sickn33-sickn33-azure-ai-projects-dotnet-2026,
author = {sickn33},
title = {azure-ai-projects-dotnet security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet/audits/5},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "azure-ai-projects-dotnet security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-azure-ai-projects-dotnet/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:sickn33-azure-ai-projects-dotnet:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
.NET Azure AI Foundry プロジェクト向けに、パッケージ、エンドポイント設定、認証、クライアント選択を設定します。
永続エージェント、バージョン管理されたエージェント、Web 検索ツール、スレッド実行、メッセージ処理、クリーンアップ手順を計画します。
データセット、インデックス、デプロイ、評価設定を使用して、再現可能なプロジェクト検証を支援します。
Azure AI Foundry .NET プロジェクトを始めています。プロジェクトエンドポイントに必要なパッケージ、環境変数、認証手順を一覧にしてください。
[task] の永続エージェントフローの設計を手伝ってください。エージェント作成、スレッド設定、実行のポーリング、メッセージ読み取り、リソースのクリーンアップを含めてください。
[workflow] で接続、デプロイ、データセット、インデックスに使用すべき Azure AI Projects .NET API を対応付けてください。操作の順序を説明してください。
[application] 向けの Azure AI Projects .NET 評価ワークフローを設計してください。データセット入力、評価設定、デプロイ選択、実行追跡、結果レビューを含めてください。
作成者
sickn33ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
リポジトリ
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/azure-ai-projects-dotnet参照
f9e2c34b4f19c7f3e6b0a1e93227b5f77cc12526
メンテナンスの新しさ
2026/7/26
利用状況
5 ダウンロード · 118 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
ブランドに一貫したマーケティングコンテンツを作成
マーケティングチームには、チャネルを横断して一貫性を保つコンテンツが必要です。このスキルは、ブランドボイスとSEOに合わせてコンテンツを計画、執筆、分析、最適化するのに役立ちます。
実証済みパターンでLLMプロンプトを改善
一貫性のないプロンプトは時間を浪費し、AIの出力を信頼しにくくします。このスキルは、再利用可能なパターン、例、評価手順、最適化ワークフローを使ってプロンプト設計を支援します。
スケーラブルなソフトウェアアーキテクチャを設計する
アーキテクチャ上の意思決定は、Web、モバイル、バックエンド、クラウドシステム全体で比較するのが困難です。このスキルは、レポート、依存関係レビュー、トレードオフ文書化のための構造化されたガイドとローカルのスキャフォールドスクリプトを提供します。
シニアレベルのパターンでフルスタックアプリを構築
チームには、モダンなWebアプリケーション向けに一貫したセットアップ、アーキテクチャ、レビュー指針が必要です。このスキルは、React、Next.js、Node.js、GraphQL、PostgreSQLプロジェクト向けのスキャフォールダー、ワークフローのリファレンス、品質向上のためのプロンプトを提供します。
Prompt EngineerでAIプロンプトを最適化
目標が曖昧だったり複雑だったりすると、明確なプロンプトを書くのは困難です。このスキルは、実績のあるプロンプトフレームワークを使って、粗い依頼を構造化されたプロンプトに変換します。
リサーチインサイトでプロダクト業務の優先順位を決める
プロダクトチームには、機能の順位付け、インタビューの統合、意思決定の文書化をより速く行う方法が必要です。このスキルは、構造化された計画のために、RICEスコアリング、インタビュー分析、PRDテンプレートを提供します。
AIエージェントにおけるコンテキスト劣化の診断
作成者 ChakshuGautam
長い会話や大規模なプロンプトにより、AIエージェントは重要な情報を見失ったり、矛盾するコンテキストに従ったりすることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが劣化パターンを特定し、緩和戦略を選択するのに役立ちます。
CloudBase Mini Program データベース機能の構築
作成者 tencentcloudbase
Mini Program のデータベース作業では、正しい SDK パターンとセキュリティルールが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が CloudBase ドキュメントデータベースのタスクを進めるためのガイドです。
AIエージェントでプルリクエストをレビュー
作成者 Bind
手動のプルリクエストレビューでは、バグ、ロジックエラー、リポジトリルール違反を見逃す可能性があります。このスキルは複数のAIレビュアーを調整し、簡潔な結果を報告する前に指摘内容を検証します。
モダン C# プラクティスに沿った .NET コードレビュー
作成者 BrendanShields
C# チームには、命名、async フロー、例外、LINQ の使用について一貫したレビューが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に具体的な .NET 例を含む重点的なチェックリストを提供します。
アプリに Firebase AI Logic を統合する
作成者 supercent-io
Firebase チームでは、Gemini 機能を追加する際に、設定メモが散在しない安全なパターンが必要になることがよくあります。このスキルは、Firebase AI Logic のセットアップ、SDK の使用、プロンプト処理、基本的なセキュリティプラクティスをガイドします。
計画をBeadsワークフローに変換する
作成者 Dicklesworthstone
大規模なMarkdown計画は、エージェントチームが一貫して実行するのが困難です。このスキルは、計画を依存関係、レビューループ、ハンドオフガイダンスを備えた詳細なBeadsタスクに変換します。