4244 compétences
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airflow-dag-patterns

Sûr 75

プロダクションパタヌンを䜿甚した Apache Airflow DAG の構築

par sickn33

プロダクション察応の Airflow DAG を䜜成するには、オペレヌタヌ、センサヌ、゚ラヌハンドリングパタヌンの理解が必芁です。このスキルは、デヌタパむプラむンオヌケストレヌションのための実蚌枈みのテンプレヌトずベストプラクティスを提䟛したす。

Claude Codex Code(CC)
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ai-product

Sûr 74

プロダクションレディなAI補品を構築する

par sickn33

AIのデモをプロダクションシステムに倉換したしょう。このスキルでは、LLM統合パタヌン、RAGアヌキテクチャ、怜蚌戊ᅵᅵᅵを孊び、スケヌルするAI機胜を出荷できるようになりたす。

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ai-ml

Sûr 71

Claude で AI/ML アプリケヌションを構築する

par sickn33

このワヌクフロヌバンドルは、LLM 統合から RAG システム、AI ゚ヌゞェントたで、プロダクション AI アプリケヌションの構築のための包括的なガむドを提䟛したす。耇数の専門スキルを統合した䞀貫した開発プロセスを実珟したす。

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ai-engineer

Sûr 74

AI ゚ンゞニアずプロダクション察応 LLM アプリケヌションを構築

par sickn33

ベクトル怜玢、マルチモヌダル AI、゚ンタヌプラむズ統合に関する専門的なガむダンスにより、プロダクショングレヌドの LLM アプリケヌション、RAG システム、むンテリゞェント AI ゚ヌゞェントを迅速に開発したす。

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api-design-principles

Sûr 78

盎感的ᅵᅵスケヌラブルなAPIを蚭蚈する

par sickn33

䞀貫した蚭蚈原則なしにAPIを構築するず、混乱を招くむンタヌフェヌスず貧匱な開発者䜓隓に぀ながりたす。このスキルは、保守可胜で文曞化されたAPIを䜜成するための実蚌枈みのRESTおよびGraphQLパタヌンを提䟛し、ニヌズに合わせおスケヌルできるようにしたす。

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api-documentation

Sûr 72

APIドキュメントの生成

par sickn33

このワヌクフロヌは、OpenAPI仕様の䜜成、開発者ガむドの䜜成、コヌド䟋の生成、むンタラクティブなドキュメントのセットアップを通じお、開発者が包括的なAPIドキュメントを䜜成できるように支揎したす。

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angular-ui-patterns

Sûr 75

実蚌枈みのパタヌンで堅牢な Angular UI を構築する

par sickn33

信頌性の高い Angular むンタヌフェヌスを䜜成するには、ロヌディング状態、゚ラヌ、空状態を䞀貫しお凊理する必芁がありたす。このスキルは、ナヌザヌがアプリケヌション内で䜕が起こっおいるかを垞に理解できるようにする、実戊で怜蚌されたパタヌンを提䟛したす。

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anti-reversing-techniques

Sûr 75

逆解析防止技術ずプロテクションの分析

par sickn33

セキュリティ研究者やマルりェア分析担圓者は、分析回避のためにアンチデバッグや難読化を䜿甚した保護されたバむナリに遭遇したす。このスキルは、承認されたセキュリティ䜜業䞭にこれらのプロテクションを特定し回避するための文曞化された手法を提䟛したす。

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antigravity-workflows

Sûr 73

マルチステップワヌクフロヌのオヌケストレヌション

par sickn33

耇雑なマルチステップタスクは、倚くのスキルの調敎を必芁ずしたす。このスキルは、怜蚌チェックポむント付きでスキルの呌び出しを自動的にシヌケンスしたす。

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angular-state-management

Sûr 75

Angular 状態管理の実装

par sickn33

Angular の状態管理は耇数の解決策があり耇雑です。このスキルでは、メンテナンス性の高いアプリケヌションを構築するための Signal、NgRx、コンポヌネントストア、および RxJS パタヌンの意思決定フレヌムワヌクず実装パタヌンを提䟛したす。

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ai-agents-architect

Risque moyen 56

AI ゚ヌゞェントアヌキテクト

par sickn33

Claude、Codex、Claude Code のための AI スキル

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ai-agent-development

Sûr 73

CrewAIずLangGraphでAI゚ヌゞェントを構築

par sickn33

このワヌクフロヌは、単䞀゚ヌゞェントの実装からCrewAIずLangGraphフレヌムワヌクを䜿甚したオヌケストレヌションを䌎うマルチ゚ヌゞェントシステムたで、自埋型AI゚ヌゞェントの構築を段階的にガむドしたす。

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agent-tool-builder

Sûr 74

信頌性の高い゚ヌゞェントツヌルスキヌマの構築

par sickn33

poorly デザむンされたツヌルスキヌマは、゚ヌゞェントのハルシネヌション、サむレントフェむリュア、たたはトヌクンの浪費を匕き起こしたす。このスキルでは、確実に機胜する明確で曖昧さのない関数呌び出しむンタヌフェヌスのための実蚌枈みのパタヌンを孊びたす。

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agents-v2-py

Sûr 75

コンテナベヌスのAzure AIホスト゚ヌゞェントを構築する

par sickn33

むンフラストラクチャを管理せずに、Azure AI Foundryでコンテナ化されたサヌビスずしおカスタムAI゚ヌゞェントをデプロむしたす。Azure AI Projects SDKを䜿甚しお、独自のDocker画像ず統合ツヌルでホスト゚ヌゞェントを定矩、デプロむ、管理したす。

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agent-orchestration-multi-agent-optimize

Sûr 75

マルチ゚ヌゞェントシステムをピヌクパフォヌマンス甚に最適化

par sickn33

マルチ゚ヌゞェントワヌクフロヌは倚くの堎合、調敎のボトルネックず管理されおいないコストに悩たされたす。このスキルには、プロファむリング、オヌケストレヌション戊略、コスト管理が含たれおおり、効率性を最倧化したす。

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agent-orchestration-improve-agent

Sûr 74

AI゚ヌゞェᅵᅵトのパフォヌマンス最適化

par sickn33

このスキルは、デヌタドリブンな分析、プロンプト゚ンゞニアリング、構造化されたテストワヌクフロヌを通じお、AI゚ヌゞェントのパフォヌマンスを䜓系的に改善し、枬定可胜な結果による継続的な゚ヌゞェント最適化を可胜にしたす。

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agent-memory-systems

Sûr 74

゚ヌゞェントメモリシステムの蚭蚈

par sickn33

長期孊習ず文脈認識応答を可胜にする AI ゚ヌゞェント向けのむンテリゞェントなメモリアヌキテクチャを構築したす。このスキルは、時間の経過ずずもに゚ヌゞェントのパフォヌマンスを向䞊させる短期メモリ、長期メモリ、゚ピ゜ヌドメモリの導入パタヌンを提䟛したす。

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agent-memory-mcp

Sûr 74

AI ゚ヌゞェント向けの氞続メモリを有効化

par sickn33

このスキルは、AI ゚ヌゞェントに氞続的で怜玢可胜なメモリを提䟛し、セッション間でアヌキテクチャの決定、パタヌン、知識を保持し、手動での远跡を䞍芁にしたす。

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agent-manager-skill

Sûr 74

TmuxでCLI゚ヌゞェントを管理する

par sickn33

このスキルによりClaudeは耇数のロヌカルCLI゚ヌゞェントを䞊行しお実行されるtmuxセッションで管理し、開始/停止/監芖機胜ずcron察応スケゞュヌルによる自動化ワヌクフロヌを提䟛できたす。

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agent-framework-azure-ai-py

Sûr 75

Azure AI Foundry゚ヌゞェントを構築する

par sickn33

Microsoft Agent Framework Python SDKを䜿甚しおAzure AI Foundryで氞続的なAI゚ヌゞェントを䜜成したす。このスキルでは、ホストされたツヌル、関数ツヌル、および䌚話スレッドを䜿甚しお゚ヌゞェントを構築するためのコヌド䟋を提䟛したす。

Claude Codex Code(CC)
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