Explorar skills

Esta skill aborda Otimização para Motores Generativos (GEO) e prontidão de agentes. Ela trata de tópicos como otimização de conteúdo para mecanismos de busca de IA (ex: ChatGPT, Google AI Overviews), ser citado por LLMs, menções de marca em respostas de IA, e aspectos técnicos como llms.txt, robots.txt para crawlers de IA, Schema.org JSON-LD e o framework FAST.

Unified DataRobot agent workflow — design (agent_spec.md), optional dress-rehearsal simulation via built-in rehearsal engine, template-based coding, and deployment. Combines agent design guidance with interactive pre-code simulation (DataRobot LLM Gateway, feedback report). Use when the user wants to design, build, code, or deploy an AI agent for DataRobot, run a spec simulation before coding, men

Use esta skill para revisar especificações de fluxos de conversão de marketing (ex: inscrição, upsell, teste gratuito, cancelamento) em busca de dark patterns que invalidem o consentimento ou constituam atos injustos/enganosos sob a Seção 5 da FTC e leis de privacidade estaduais. Ela é acionada quando um usuário fornece uma especificação de fluxo de UX com descrições de página passo a passo.

Esta skill revisa artefatos de implantação TensorRT ou TensorRT-LLM, como pipelines de exportação ONNX/PyTorch, seleção de precisão, cache de calibração, formas dinâmicas e configurações do motor. Ela é acionada quando usuários perguntam sobre scripts de construção ou pipelines de calibração do TensorRT.

Use esta skill para revisar estaticamente implantações do Triton Inference Server, cobrindo o layout de `model_repository/`, arquivos `config.pbtxt`, configuração de batching dinâmico, pipelines de ensemble e BLS, postura de confiança de backends personalizados, autenticação de endpoints, cache de resposta, limite de taxa e exposição de métricas.

Esta skill auxilia na revisão da avaliação de pipelines de LLM ou IA, abrangendo seleção de métricas, datasets dourados, governança de limites, cobertura adversarial e gating de regressão, para evitar que saídas de modelo de baixa qualidade ou inseguras sejam lançadas sem detecção. Ela é acionada quando arquivos de configuração de avaliação, scripts de teste DeepEval/RAGAS ou etapas de CI de avaliação são fornecidos, ou quando há perguntas sobre a avaliação do pipeline de IA.

AI search visibility and AI SEO optimization. Activates when discussing AI Overviews, AI Mode, AEO, GEO, LLM SEO, ChatGPT visibility, Perplexity mentions, Gemini AI, Copilot, answer engine optimization, generative engine optimization, or any AI search presence topic. Phase 14. Output: {AUDIT_DIR}/ai-seo-findings.md

Summarise a chunk of text down to roughly `length` words using the agent's configured LLM provider. Input shape `{ text: string, length?: number }` on stdin, JSON; output shape `{ summary: string }` on stdout, JSON. Minimal: ~50 lines, no streaming, no retries — a deliberate baseline so the wiring is visible. For a production summariser, fork this and add retries, prompt-injection sanitisation, le

Read a CSV file from disk, compute per-column min/mean/max for every numeric column, emit the result as JSON. Stdlib-only Python; no pandas, no numpy. Demonstrates the simplest possible "give me a file path, get back structured analysis" skill — a deliberate baseline for any skill that processes tabular data locally without an LLM in the loop.

Various research skill packages to explore LLM Metacognition, mainly Claude AI including substrate access and texture discrimination

Agente autônomo para administração de APIs, monitorando, gerenciando e solucionando problemas de integrações de terceiros como Twilio, OpenAI e Stripe. Ele é acionado por consultas sobre erros, configuração, uso e problemas específicos dessas APIs.

Escreve páginas SEO projetadas para ranquear no Google e serem citadas por LLMs. Utiliza dados SERP em tempo real, arquitetura de chunks de 500 tokens, otimização RAG para Gemini 3.5 Flash e o controle de qualidade Reddit Test.