Этот навык анализирует подписки Azure для выявления нерациональных расходов и предоставляет практические рекомендации по снижению затрат на облако. Он запрашивает фактические данные об использовании, находит неиспользуемые ресурсы и предлагает возможности для оптимизации размеров ресурсов.

Организации испытывают трудности с пониманием и контролем расходов на Azure. Этот навык обеспечивает единую видимость затрат, точные прогнозы и практические рекомендации по оптимизации с использованием официальных API управления затратами Azure.

Этот навык рекомендует размеры виртуальных машин Azure и конфигурации VM Scale Set на основе требований рабочей нагрузки, потребностей в производительности и бюджетных ограничений. Он запрашивает общедоступный API Azure Retail Prices для предоставления оценок стоимости без подписки Azure.

Этот навык оценивает и переносит рабочие нагрузки AWS Lambda в Azure Functions, генерируя подробные отчеты о миграции и преобразуя код с правильными привязками и лучшими практиками.

Этот навык предоставляет пошаговые инструкции по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights, включая настройку SDK, конфигурацию и шаблоны телеметрии для приложений ASP.NET Core, Node.js и Python.

Развёртывание LLM в Azure Kubernetes Service требует оркестрации нескольких компонентов, включая GPU-узлы, провайдеры инференса и артефакты моделей. Этот навык проведёт вас через полный процесс настройки — от проверки кластера до первого успешного развёртывания модели.

Ручное сканирование AI-репозиториев для поиска команд воспроизведения требует много времени и чревато ошибками. Этот навык автоматизирует анализ README для извлечения задокументированных команд и создания минимальных надёжных планов воспроизведения.

Выполнение экспериментов по воспроизведению AI-статей требует последовательного выполнения команд и стандартизированной отчетности. Этот навык выполняет smoke-тесты, запуски инференса или команды оценки, автоматически генерируя структурированные выходные пакеты для аудиторских следов.

Настройка сред для воспроизведения исследований ИИ является сложной и подверженной ошибкам. Этот навык автоматизирует консервативное создание сред на основе conda и планирование путей к ресурсам для снижения сложности настройки.

Разработчикам необходимо инкапсулировать операции Feishu API в переиспользуемую автоматизацию. Этот навык обучает ИИ создавать навыки lark-cli, которые обертывают нативные API или оркестрируют многошаговые рабочие процессы.

Когда существующие команды CLI не могут удовлетворить ваши потребности, этот навык исследует официальную документацию Lark/Feishu для поиска и вызова raw OpenAPI endpoint'ов. Он заполняет пробел между готовыми командами и недокументированными возможностями API.

Навык Playwright автоматизирует веб-тестирование с видимым выполнением в браузере. Он обнаруживает локальные серверы разработки, записывает тестовые скрипты во временное хранилище и обрабатывает заполнение форм, создание скриншотов и проверку адаптивного дизайна без загромождения вашего проекта.

Управление конфигурациями, автоматизациями и дашбордами Home Assistant требует понимания нескольких рабочих процессов, инструментов и лучших практик. Этот навык предоставляет экспертные рекомендации по рабочим процессам развертывания, удаленному доступу через CLI, проверке автоматизаций и разработке оптимизированных под планшеты дашбордов Lovelace.

Создание AI-агентов, которые вызывают инструменты, требует четкой обратной связи в пользовательском интерфейсе. Эти React-компоненты предоставляют готовые интерфейсы для отображения состояний жизненного цикла инструментов — от ожидающих до завершенных.

Получите доступ к облачному ИИ-выводу без управления GPU-инфраструктурой. Выполняйте генерацию изображений, создание видео, вызовы LLM и многое другое через унифицированный интерфейс командной строки.

Хватит создавать чат-UI с нуля. Этот готовый компонент Agent обеспечивает потоковую передачу ответов, утверждение инструментов и декларативные виджеты из коробки для приложений Next.js.

Получите доступ к 150+ моделям ИИ для генерации изображений, создания видео, LLM и поиска через единый интерфейс командной строки. Не требуется GPU или управление API-ключами — inference.sh обрабатывает выполнение в облаке.

Позволяет AI-ассистентам взаимодействовать с веб-сайтами, заполнять формы, извлекать данные и выполнять задачи веб-автоматизации программно. Управление headless-браузерами через простые CLI-команды с управлением сеансами и записью видео.

Получите доступ к облачным ИИ-моделям без необходимости локального GPU. Создавайте изображения, видео, используйте большие языковые модели и поисковые инструменты через унифицированный интерфейс командной строки.

ИИ-агентам необходимо взаимодействовать с веб-сайтами, но у них нет собственного доступа к браузерам. Этот навык предоставляет автоматизацию браузера на основе Playwright через inference.sh, обеспечивая навигацию, взаимодействие с элементами, создание снимков экрана и видеозапись с управлением сеансами для сложных многошаговых рабочих процессов.