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Agent experience design, SaaS pricing strategy, and agent-readiness audits. MCP server with notebook search and 5 installable Agent Skills.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/katrinalaszlo/personal-site --skill katrinalaszloコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Design products that AI agents can effectively use. Covers Agent Experience (AX) four pillars (Access, Context, Tools, Orchestration), agent-readable site standards (llms.txt, AGENTS.md, AgentReady, Lighthouse agentic browsing, MCP Server Cards), mutual legibility (two-way agent-human communication, three counterintuitive HCI findings), the bifurcated web (visible vs invisible, brand-to-bot, AVIO replacing SEO), and agent self-serve implementation (programmatic signup, sandbox provisioning, capability keys, removing human gates, WebMCP). Use when building agent-facing APIs, MCP servers, agent signup flows, agent-readable documentation, pricing for agent buyers, or any product surface where AI agents are users. Use when reviewing or designing agent UX, agent onboarding, agent auth, or agent billing.
Specific agent platforms and orchestration tools. Covers OpenClaw personal agents (local-first agent framework, personal agent architecture, tool management, memory persistence, multi-agent coordination) and Hermes orchestration (message-based agent coordination, pub/sub patterns, agent-to-agent communication, workflow orchestration). Use when building personal AI agents, setting up agent orchestration infrastructure, or evaluating agent frameworks and coordination patterns.
How neural networks work from tokens to predictions. Covers transformer model architecture (embeddings, attention, Q/K/V projections, multi-head attention, RoPE positional encoding, MLPs, residual connections, output head), training loops (forward pass, backward pass, gradients, loss functions, optimization, learning rate schedules, overfitting, regularization), and data pipelines (tokenization, BPE, batching, packing, evaluation metrics). Use when learning or explaining how LLMs work internally, debugging model behavior, or understanding why a model produces certain outputs.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | katrinalaszlo |
| description | Agent experience design, SaaS pricing strategy, and agent-readiness audits. MCP server with notebook search and 5 installable Agent Skills. |
npx skills add https://github.com/katrinalaszlo/personal-site