Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code. Enforces RED-GREEN-REFACTOR cycle.
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Skills dans ce dépôt
SkillsMP a collecté 2 079 skills depuis a5c-ai/babysitter. Ouvrez un skill pour examiner sa source et ses détails.
a5c-ai/babysitterAffichage de 40 skills collectés sur 2 079.
Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code. Enforces RED-GREEN-REFACTOR cycle.
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Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans.
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Use when starting any conversation. Establishes how to find and use skills, requiring skill invocation before any response.
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Use when about to claim work is complete, fixed, or passing, before committing or creating PRs. Evidence before assertions.
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Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code. Creates bite-sized TDD implementation plans with dependency tracking.
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Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment.
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Microsoft AutoGen multi-agent configuration for conversational AI systems
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Chain-of-thought and step-by-step reasoning prompts for complex problem solving
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Chroma local vector database setup and operations for development and production
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Constitutional AI and safety guardrail prompts for aligned LLM behavior
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Content moderation API integration using OpenAI Moderation, Perspective API, and others
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CrewAI multi-agent orchestration setup for collaborative AI systems
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Entity and fact extraction for user profiling and personalization
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Few-shot example generation and optimization for improved LLM performance
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Guardrails AI validation framework setup for LLM applications. Implement input/output validation, safety checks, and structured output enforcement.
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Haystack NLP pipeline configuration for document processing and QA
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Hugging Face transformer model fine-tuning and inference for intent classification
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LangChain chain composition including SequentialChain, RouterChain, and LCEL patterns
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LangChain memory integration including ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, and vector-based memory
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LangChain ReAct agent implementation with tool binding for reasoning and action loops
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LangChain retriever implementation with various retrieval strategies for RAG applications
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LangChain tool creation and integration utilities for agent systems
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LangFuse LLM observability integration for tracing, analytics, and cost tracking
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LangGraph checkpoint and persistence configuration for stateful workflow management
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Human-in-the-loop integration for LangGraph workflows with approval and intervention points
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Conditional edge routing and state-based transitions for LangGraph workflows
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LangGraph StateGraph builder with state schema design. Create stateful agent workflows with cycles, conditionals, and persistence.
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Subgraph composition and modular workflow design for LangGraph
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LangSmith tracing and debugging setup for LLM applications. Configure observability, capture traces, and enable debugging for LangChain/LangGraph agents.
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LlamaIndex agent and query engine setup for RAG-powered agents
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LLM-based zero-shot and few-shot classification for flexible intent detection
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Scaffolds MCP App project structure with correct directory layout, dependencies, entry points, and framework-specific templates. Handles React (useApp hook), Vanilla JS, Vue, Svelte, Preact, and Solid.
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Comprehensive verification checklists for MCP Apps. Tests with basic-host reference, validates handler-before-connect, text fallback, resource URI linking, single-file bundling, host styling, CSP, and legacy pattern detection.
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Comprehensive Content Security Policy audit for MCP Apps in sandboxed iframes. Discovers all network origins, traces them to source, and generates CSP configuration for registerAppResource.
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Integrates MCP App UI with host theming system. Applies host CSS variables, handles onhostcontextchanged, safe area insets, display mode detection, and fullscreen configuration.
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Implements the core MCP Apps architectural pattern where a Tool declares _meta.ui.resourceUri referencing a registered Resource. Covers registerAppTool, registerAppResource, text fallback, structuredContent, and app-only helper tools.
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Mem0 memory layer integration for AI agents. Implement persistent, semantic memory for long-term context retention and personalization.
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Conversation summarization for memory compression and context management
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Milvus distributed vector database configuration for large-scale RAG applications
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NVIDIA NeMo Guardrails configuration for conversational safety and control
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