Скиллы для Codex, Claude Code и AI-платформ

Создаёт persistent-агентов Azure AI Foundry на Python.

Вводит проверяемые циклы оценки и улучшения ответов AI-агента.

Создаёт stateful AI-агентов на Cloudflare Workers.

Устанавливает, разворачивает и проверяет NVIDIA AI-Q Blueprint.

Запускает глубокое исследование через доступный backend NVIDIA AI-Q Blueprint.

Интегрирует Azure AI Content Safety для Python-приложений.

Интегрирует Azure AI Content Understanding в Python-приложения.

Разрабатывает AI-приложения на Azure AI Projects SDK.

Модернизирует Azure SDK и переводит облачные workloads между планами и SKU.

Проверяет решения и steerability AI-агента через behavioral evals.

Работает с BigQuery datasets, таблицами, jobs и SQL.

Даёт актуальные правила работы с Claude API и SDK.

Задаёт безопасные границы контекста для Codex code review.

Делегирует крупные coding-задачи Codex, Claude Code или OpenCode.

Подключает agent frameworks к CopilotKit через протокол AG-UI.

Создаёт приложения на GitHub Copilot SDK.

Оптимизирует портфели и сценарии ребалансировки.

Настраивает Databricks CLI, профили, auth и bundles.

Обучает ML-модели и готовит batch или real-time scoring в Databricks.

Подключает Firebase AI Logic и Gemini к веб-приложениям.

Разрабатывает Python-агентов на Google ADK.

Помогает оценивать качество и сбои AI-агентов на Google ADK.

Настраивает наблюдаемость Google ADK-агентов.

Ведёт полный цикл разработки AI-агента на Google ADK.

Получает отчёты и метрики из Google Analytics Data API.

Работает с Hugging Face Hub через MCP: модели, датасеты, Spaces и jobs.

Оценивает память для запуска Safetensors и GGUF-моделей.

Подбирает модели Hugging Face по задаче, бенчмаркам и устройству.

Управляет моделями, датасетами и Spaces через hf CLI.

Запускает локальную оценку моделей Hugging Face на доступном оборудовании.

Обучает и дообучает языковые и визуальные модели через Hugging Face Jobs.

Помогает выбрать и запустить локальную GGUF-модель через llama.cpp.

Читает и анализирует научные статьи Hugging Face и arXiv через API и Markdown.

Создаёт, развёртывает и диагностирует ML-приложения на Hugging Face Spaces.

Логирует, визуализирует и анализирует метрики ML-экспериментов.

Настраивает Gradio Spaces для работы на ZeroGPU Hugging Face.

Настраивает production-оценку AI-агентов и циклы экспериментов Inngest.

Строит отказоустойчивые AI-агенты и workflows на Inngest.

Создаёт и управляет агентами и custom tools Kibana Agent Builder.

Проектирует MCP-серверы для подключения внешних сервисов.

Проверяет конфигурации MCP-серверов на частые риски.

Находит и объясняет официальную документацию Microsoft по запросу пользователя.

Управляет полным lifecycle AI-агентов Microsoft Foundry.

Маршрутизирует задачи трассировки и улучшения AI-агентов в MLflow.

Настраивает NeMo Relay для контроля AI-агентов.

Ищет актуальную документацию OpenAI с источниками.

Настраивает и диагностирует NVIDIA RAG Blueprint.

Оценивает качество RAG через файловые RAGAS-бенчмарки.

Создаёт, улучшает и тестирует Agent Skills.

Интегрирует streaming Chat Completions API Together AI.

Обучает bi-encoder, CrossEncoder и SPLADE-модели для поиска и ранжирования.

Готовит обучение моделей через Hugging Face TRL.

Разделяет независимые задачи между параллельными агентами.

Маршрутизирует работу агента по фазам инженерного цикла.