Ai

O videodb ajuda você a ingerir vídeo e áudio a partir de arquivos locais, URLs, feeds ao vivo RTSP/RTMP ou captura da área de trabalho; buscar momentos com timestamps e evidências reproduzíveis; e agir com clipes, overlays, transcrição, alertas e edição na linha do tempo. É um guia prático de videodb para VideoDB for Video Editing e análise de livestream.

token-budget-advisor é uma skill de roteamento que ajuda a escolher a profundidade da resposta antes de responder. Use-a para controlar o tamanho, o nível de detalhe ou o gasto de tokens em automações de workflow e fluxos de chat. Este guia do token-budget-advisor cobre regras de disparo, quando não usá-la e como aplicá-la a partir de skills/token-budget-advisor.

skill-comply é uma skill de testes de conformidade que verifica se um agente segue uma skill, regra ou definição de agente em execuções reais. Ela gera especificações a partir de markdown, executa três níveis de rigor de prompt, classifica linhas do tempo de chamadas de ferramentas e reporta taxas de conformidade com evidências. Útil para skill-comply para Revisão de Conformidade.

santa-method é um fluxo de verificação multiagente para resultados que precisam estar certos antes de serem publicados. Ele usa revisão independente para identificar pontos cegos em conteúdo, entregáveis próximos de código, textos sensíveis a compliance e tarefas de automação de workflows. Instale a skill santa-method quando precisar de um ciclo repetível de gerar, verificar e convergir.

Skill regex-vs-llm-structured-text para escolher entre regex ou LLM na extração de texto estruturado. Comece com parsing determinístico, adicione validação com LLM para casos extremos de baixa confiança e use um pipeline mais barato e confiável para documentos, formulários, notas fiscais e análise de dados.

llm-trading-agent-security é um guia prático para proteger agentes autônomos de trading com autoridade sobre carteiras. Ele aborda prompt injection, limites de gasto, simulação antes do envio, circuit breakers, execução ciente de MEV e isolamento de chaves para reduzir o risco de perdas financeiras em uma Security Audit.

foundation-models-on-device ajuda você a criar recursos do Apple FoundationModels no iOS 26+ com geração de texto no dispositivo, saída orientada com @Generable, chamada de ferramentas, streaming por snapshot e verificações de disponibilidade para apps com foco em privacidade.

cost-aware-llm-pipeline ajuda você a criar fluxos de trabalho com LLM que controlam os gastos com API por meio de roteamento de modelos, rastreamento imutável de custos, tratamento de retries e prompt caching. É ideal para jobs em lote, pipelines de documentos e automação de workflows em que volume de saída e trade-offs de qualidade precisam seguir regras claras.

ai-first-engineering é um modelo operacional enxuto para equipes em que agentes de IA geram boa parte do trabalho de implementação. Ele ajuda a definir Agent Standards para planejamento, arquitetura, revisão e testes, com orientações sobre instalação, uso e quando aplicar a skill.

fact-checker é uma skill orientada por prompt para verificação estruturada de alegações, avaliação de fontes e emissão de vereditos claros, com nível de confiança e contexto. Instale a partir de Shubhamsaboo/awesome-llm-apps para checar fatos em afirmações, rumores, estatísticas e alegações enganosas com um fluxo de trabalho reproduzível.

deep-research é uma skill leve de agente para pesquisa estruturada na web. Ela ajuda a definir o escopo, reunir múltiplas fontes, avaliar a credibilidade e sintetizar resultados com citações a partir de um único fluxo em `SKILL.md`.

Triage é uma skill de triagem de issues do GitHub para mover bugs e solicitações de recursos recebidos por uma máquina de estados baseada em papéis. Use-a para classificar issues, decidir quando mais informações são necessárias, encaminhar o trabalho para um agente AFK ou para um mantenedor humano e manter o tratamento de issues consistente. É uma skill prática de triagem para Issue Tracking.

vector-index-tuning ajuda a ajustar índices de busca vetorial para latência, recall e uso de memória. Use a skill para escolher tipos de índice, configurar parâmetros de HNSW e comparar opções de quantização em fluxos de RAG.

rag-implementation é uma skill prática para planejar sistemas de RAG com bancos de dados vetoriais, embeddings, padrões de recuperação e fluxos de resposta ancorada em fontes. Use para comparar opções de stack, orientar decisões de arquitetura e guiar instalação e uso em Q&A sobre documentos, assistentes de conhecimento e busca semântica.

similarity-search-patterns ajuda você a escolher métricas de distância, tipos de índice e padrões de recuperação híbrida para busca semântica e fluxos de trabalho de RAG. Use a skill para planejar os trade-offs da busca vetorial em produção entre recall, latência e escala.

A skill hybrid-search-implementation mostra como combinar recuperação vetorial e por palavras-chave com RRF, fusão linear, reranking e padrões em cascata para sistemas de busca e RAG.

Use a skill llm-evaluation para criar planos de avaliação repetíveis para apps com LLM, prompts, sistemas RAG e mudanças de modelo, com métricas, revisão humana, benchmarking e verificações de regressão.

embedding-strategies ajuda você a escolher e otimizar modelos de embedding para busca semântica e fluxos de RAG, com orientações práticas sobre chunking, trade-offs entre modelos, conteúdo multilíngue e avaliação de recuperação.

ai-prompt-engineering-safety-review é uma skill de auditoria de prompts para revisar prompts de LLM quanto a segurança, vieses, vulnerabilidades de segurança e qualidade de saída antes do uso em produção, avaliação ou contato com clientes.

A gws-modelarmor ajuda você a trabalhar com o Google Model Armor no ecossistema googleworkspace/cli. Use-a para sanitizar prompts, sanitizar respostas de modelos e criar templates com menos tentativa e erro do que em um prompt genérico. Ela foi pensada para uso repetível, orientado a políticas, e para fluxos de trabalho de Auditoria de Segurança.

develop-ai-functions-example ajuda você a criar ou modificar exemplos executáveis do AI SDK em vercel/ai, em `examples/ai-functions/src/`. Use para escolher a categoria certa, seguir as convenções do repositório e montar exemplos mínimos para validação de providers, demos ou fixtures.

add-provider-package é um guia objetivo para criar um novo pacote @ai-sdk/<provider> em vercel/ai. Ele ajuda colaboradores e equipes de API a seguir a arquitetura de providers do AI SDK, a estrutura do pacote e o fluxo de implementação ao adicionar um provider.

O ai-seo ajuda equipes a aumentar a visibilidade em respostas de IA no ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude e Gemini. Use a skill para diagnosticar indexação, acesso de bots, extraibilidade do conteúdo e prontidão para citação, e depois montar um plano prático de conteúdo com as referências de plataforma e padrões de conteúdo do repositório.

mama é uma variante em estilo de narração da skill pua que mantém as mesmas regras centrais, mas troca a voz por um tom de mãe chinesa insistente. Use para instalar um padrão de gatilho reutilizável em fluxos persistentes de troubleshooting, debugging e Prompt Writing, com escalonamento herdado, checklists e acompanhamento mais firme.