Entwicklung Skills

Überprüfen und verbessern Sie die Barrierefreiheit im Web gemäß den WCAG 2.2-Richtlinien. Verwenden Sie dies, wenn Sie aufgefordert werden, "Barrierefreiheit verbessern", "a11y-Audit", "WCAG-Konformität", "Screenreader-Unterstützung", "Tastaturnavigation" oder "zugänglich machen".

Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.

Nutze Agent Pulse, um lokale KI-Agent-Aktivitäten in Hermes-, Claude-Code-, Codex-, DeepSeek-, OpenClaw-, Copilot-, Aider-, Qwen-, OpenCode-, Goose-, Cursor-, Antigravity- und Amp-Protokollen zu überprüfen. Verwende es, wenn der Benutzer nach KI-Agent-Sitzungen, Tokens, Tool-/Suchaufrufen, Modellnutzung, geschätzten Kosten, Budgets, Prognosen, Gesundheitschecks, Berichten, Setup-Diagnose, Web-/API-/Metrik-Exporten oder MCP-Integration fragt.

Führe 250+ KI-Apps über die inference.sh CLI aus – Bildgenerierung, Videocrstellung, LLMs, Suche, 3D, Twitter-Automatisierung. Modelle: FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter und viele mehr. Verwende dies beim Ausführen von KI-Apps, Generieren von Bildern/Videos, Aufrufen von LLMs, Websuche oder Automatisieren von Twitter. Auslöser: inference.sh, infsh, ai model, run ai, serverless ai, ai api, flux, veo, claude api, image generation, video generation, openrouter, tavily, exa search, twitter api, grok

Führe 250+ KI-Apps über die inference.sh CLI aus – Bildgenerierung, Videocrstellung, LLMs, Suche, 3D, Twitter-Automatisierung. Modelle: FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter und viele mehr. Verwenden beim Ausführen von KI-Apps, Generieren von Bildern/Videos, Aufrufen von LLMs, Websuche oder Automatisieren von Twitter. Auslöser: inference.sh, infsh, ai model, run ai, serverless ai, ai api, flux, veo, claude api, image generation, video generation, openrouter, tavily, exa search, twitter api, grok

Verwalten Sie Ihr Team — Rollen erstellen, Aufgaben zuweisen, Arbeiter starten und Fortschritt überwachen

Erstellen Sie Sprach-KI-Agenten mit ElevenLabs. Verwenden Sie dies bei der Erstellung von Sprachassistenten, Kundendienst-Bots, interaktiven Sprachcharakteren oder jeder Echtzeit-Sprachkonversationserfahrung.

Sehen Sie, was Ihr KI-Agent tut, von überall aus. Der Agent schreibt kontinuierlich – Logs, Code, generierte Ausgaben, Screenshots, Artefakte. Ein Befehl verwandelt den Ordner in eine Live-URL, die Sie (oder ein Teammitglied) in jedem Browser öffnen können, um Dateien beim Entwickeln zu beobachten, direkt zu bearbeiten oder zu kommentieren – kein Synchronisieren, kein Zippen, kein Konto. Arbeitsbereiche bleiben 24 Stunden anonym live; eine E-Mail-Anmeldung macht sie dauerhaft. Gehostet auf Cloudflare. Auslöser: „Zeig mir, was der Agent tut“, „Öffne den Ordner des Agenten“, „Teile diesen Ordner“, …

RigorPilot Reproduce-Mode-Orchestrator für die README-first-Reproduktion von Deep-Learning-Repositorien. Verwenden, wenn der Benutzer einen durchgängigen, minimal vertrauenswürdigen Ablauf wünscht, der zuerst das Repository liest, das kleinste dokumentierte Inferenz- oder Evaluierungsziel auswählt, Aufnahme, Einrichtung, vertrauenswürdige Ausführung, optionales vertrauenswürdiges Training, optionale Repository-Analyse und optionale Paper-Gap-Auflösung koordiniert, konservative Patch-Regeln durchsetzt, Evidenzannahmen, Abweichungen und menschliche Entscheidungspunkte aufzeichnet,...

Rigor Analyze / Rigor Audit schreibgeschützte Fähigkeit für Deep-Learning-Forschungsrepositorien. Verwenden, wenn der Benutzer ein Repository lesen und verstehen, Modellstruktur und Trainings- oder Inferenz-Einstiegspunkte inspizieren, Konfigurationen und Einfügepunkte überprüfen oder verdächtige Implementierungsmuster kennzeichnen möchte, ohne Code zu ändern oder schwere Jobs auszuführen. Nicht für aktive Befehlsausführung, umfassendes Refactoring, spekulative Code-Anpassung oder automatische Fehlerbehebung verwenden.

Generiert Angular-Code und bietet architektonische Beratung. Auslösen bei der Erstellung von Projekten, Komponenten oder Services oder für Best Practices zu Reaktivität (Signale, linkedSignal, resource), Formularen, Dependency Injection, Routing, SSR, Barrierefreiheit (ARIA), Animationen, Styling (Komponentenstile, Tailwind CSS), Tests oder CLI-Tools.

Leitet zu stabilem API- und Interface-Design an. Verwenden beim Entwerfen von APIs, Modulgrenzen oder öffentlichen Schnittstellen. Verwenden beim Erstellen von REST- oder GraphQL-Endpunkten, beim Definieren von Typverträgen zwischen Modulen oder beim Festlegen von Grenzen zwischen Frontend und Backend.

Leitfaden und Referenzmaterial zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Behandelt SDK-Einrichtung, Telemetriemuster und Konfiguration für ASP.NET Core- und Node.js-Anwendungen, die in Azure gehostet werden. Unterscheidet zwischen dieser Fähigkeit (Referenz und Anleitung) und azure-prepare (tatsächliche Implementierung); rufen Sie azure-prepare auf, wenn der Benutzer seinem Projekt eine Instrumentierung hinzufügen möchte. Bietet Anleitungen zur automatischen Instrumentierung für C# ASP.NET Core-Apps in Azure App Service sowie manuelle...

Suite von Werkzeugen zur Erstellung aufwändiger, mehrkomponentiger Claude.ai-HTML-Artefakte unter Verwendung moderner Frontend-Webtechnologien (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Verwenden für komplexe Artefakte, die Zustandsverwaltung, Routing oder shadcn/ui-Komponenten erfordern – nicht für einfache einteilige HTML/JSX-Artefakte. Lizenz: Vollständige Bedingungen in LICENSE.txt

Leitfaden zum Schreiben von ast-grep-Regeln für strukturelle Codesuche und -analyse. Verwenden, wenn Benutzer Codebasen mit Abstract-Syntax-Tree-Mustern (AST) durchsuchen, bestimmte Codestrukturen finden oder komplexe Codeabfragen durchführen müssen, die über einfache Textsuche hinausgehen.

Eine Website mit dem squirrelscan CLI auditieren und die Ergebnisse im Code beheben. Führt SEO-, Performance-, Sicherheits-, technische, Content-, Barrierefreiheits- und 15 weitere Regelkategorien aus (249+ Regeln), erstellt einen LLM-optimierten Bericht und treibt dann eine iterative Fehlerbehebungsschleife an, die Probleme Quellcodedateien zuordnet, Korrekturen anwendet und erneut auditiert, bis die Site gut bewertet wird. Verwenden, um Probleme auf Websites oder Web-Apps zu entdecken, zu bewerten und zu beheben.

Diese Fähigkeit bietet AWS-Kostenoptimierung, Überwachung und operative Best Practices mit integrierten MCP-Servern für Abrechnungsanalyse, Kostenschätzung, Beobachtbarkeit und Sicherheitsbewertung.

Greifen Sie über einheitliche MCP-Tools auf Azure AI Search, Speech, OpenAI und Document Intelligence-Dienste zu. AI Search unterstützt Volltext-, Vektor-, Hybrid- und semantische Suche mit integrierter KI-Anreicherung für Entitätsextraktion und OCR. Der Speech-Dienst verarbeitet Echtzeit- und Batch-Spracherkennung, Text-to-Speech-Synthese mit neuronalen Stimmen und Sprecherdiarisierung. MCP-Tools bieten direkten Zugriff: azure__search für Indexabfragen und azure__speech für Transkription und Synthese SDK...

Für Azure AI verwenden: Suche, Sprache, OpenAI, Dokumentintelligenz. Hilft bei Suche, Vektor-/Hybridsuche, Sprach-zu-Text, Text-zu-Sprache, Transkription, OCR. WANN: KI-Suche, Abfragesuche, Vektorsuche, Hybridsuche, semantische Suche, Sprach-zu-Text, Text-zu-Sprache, Transkribieren, OCR, Text in Sprache umwandeln.

Azure AI Agents Persistent SDK für .NET. Low-Level-SDK zum Erstellen und Verwalten von KI-Agenten mit Threads, Nachrichten, Runs und Tools. Verwenden für Agent-CRUD, Konversationsthreads, Streaming-Antworten, Funktionsaufrufe, Dateisuche und Code-Interpreter. Auslöser: „PersistentAgentsClient“, „persistent agents“, „agent threads“, „agent runs“, „streaming agents“, „function calling agents .NET“.

Azure AI Agents Persistent SDK für Java. Low-Level-SDK zum Erstellen und Verwalten von KI-Agenten mit Threads, Nachrichten, Runs und Tools. Auslöser: „PersistentAgentsClient“, „persistent agents java“, „agent threads java“, „agent runs java“, „streaming agents java“.

Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.

Erstellen Sie Content-Moderationsanwendungen mit dem Azure AI Content Safety SDK für Java. Verwenden Sie es bei der Implementierung von Text-/Bildanalyse, Blocklistenverwaltung oder Schadenserkennung für Hass, Gewalt, sexuelle Inhalte und Selbstverletzung.

Azure AI Content Safety SDK für Python. Verwenden Sie es zur Erkennung schädlicher Inhalte in Text und Bildern mit einer Klassifizierung nach mehreren Schweregraden. Auslöser: „azure-ai-contentsafety", „ContentSafetyClient", „Inhaltsmoderation", „schädliche Inhalte", „Textanalyse", „Bildanalyse".

Analysieren Sie Text und Bilder auf schädliche Inhalte mit Azure AI Content Safety (@azure-rest/ai-content-safety). Verwenden Sie dies zur Moderation von nutzergenerierten Inhalten, zur Erkennung von Hassreden, Gewalt, sexuellen Inhalten oder Selbstverletzung oder zur Verwaltung benutzerdefinierter Blocklisten.

Azure AI Content Understanding SDK für Python. Verwenden für multimodale Inhaltsextraktion aus Dokumenten, Bildern, Audio und Video. Auslöser: "azure-ai-contentunderstanding", "ContentUnderstandingClient", "multimodale Analyse", "Dokumentextraktion", "Videoanalyse", "Audiotranskription".

Azure AI Document Intelligence SDK für .NET. Extrahieren Sie Text, Tabellen und strukturierte Daten aus Dokumenten mithilfe von vorgefertigten und benutzerdefinierten Modellen. Verwenden Sie es für Rechnungsverarbeitung, Belegextraktion, ID-Dokumentanalyse und benutzerdefinierte Dokumentmodelle. Auslöser: „Document Intelligence“, „DocumentIntelligenceClient“, „Form Recognizer“, „Rechnungsextraktion“, „Beleg-OCR“, „Dokumentanalyse .NET“.

Extrahieren Sie Text, Tabellen und strukturierte Daten aus Dokumenten mit Azure Document Intelligence (@azure-rest/ai-document-intelligence). Verwenden Sie dies bei der Verarbeitung von Rechnungen, Quittungen, Ausweisen, Formularen oder beim Erstellen benutzerdefinierter Dokumentmodelle.

Azure AI Document Intelligence SDK für Java (com.azure:azure-ai-documentintelligence). Verwenden zum Extrahieren von Text, Tabellen, Schlüssel-Wert-Paaren aus Dokumenten, Belegen, Rechnungen, Ausweisen oder zum Erstellen benutzerdefinierter Dokumentmodelle. Auslöser: „document intelligence java“, „form recognizer java“, „extract text from PDF java“, „OCR document java“, „analyze invoice receipt java“, „custom document model java“, „document classification java“.

Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.