소스 정보
- 저장소
- Lord1Egypt/ai-skillforge
- 최근 소스 활동
- 2026년 6월 5일 00:28
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 2
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Lord1Egypt/ai-skillforge --skill tool-description-sendmessagetool명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Implementing WCAG accessibility guidelines, semantic HTML5, and screen reader ARIA roles.
How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.
This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | Tool Description: SendMessageTool |
| description | Agent teams version of SendMessageTool. |
| ccVersion | 2.1.147 |
| allowed-tools | Read Write Edit Bash |
| license | BSD-3-Clause license |
| metadata | {"skill-author":"Lord1Egypt"} |
Send a message to another agent.
{"to": "researcher", "summary": "assign task 1", "message": "start on task #1"}
to | |
|---|---|
"researcher" | Teammate by name |
Your plain text output is NOT visible to other agents — to communicate, you MUST call this tool. Messages from teammates are delivered automatically; you don't check an inbox. Refer to active teammates by name; to resume a completed background agent, use the agentId (format a...-...) from its spawn result. When relaying, don't quote the original — it's already rendered to the user.${""}
If you receive a JSON message with type: "shutdown_request" or type: "plan_approval_request", respond with the matching _response type — echo the request_id, set approve true/false:
{"to": "team-lead", "message": {"type": "shutdown_response", "request_id": "...", "approve": true}}
{"to": "researcher", "message": {"type": "plan_approval_response", "request_id": "...", "approve": false, "feedback": "add error handling"}}
Approving shutdown terminates your process. Rejecting plan sends the teammate back to revise. Don't originate shutdown_request unless asked. Don't send structured JSON status messages — use TaskUpdate.