Claude skills and agent skills

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microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/hi/.agents/skills/microsoft-docs/SKILL.md

Microsoft तकनीकी इकोसिस्टम के लिए अनुसंधान कौशल। इसमें learn.microsoft.com और उससे बाहर की डाक्यूमेंटेशन शामिल है (VS Code, GitHub, Aspire, Agent Framework रिपोज़)। इन उपकरणों का उपयोग learn.microsoft.com पर सब कुछ के लिए करें — Azure, .NET, M365, Power Platform, Agent Framework, Semantic Kernel, Windows, और बहुत कुछ। यह अधिकांश Microsoft डाक्यूमेंटेशन प्रश्नों के लिए प्राथमिक उपकरण है। जब आपको पूर्ण ट्यूटोरियल, सभी कॉन्फ़िग विकल्पों की आवश्यकता हो, या जब खोज अंश काटे गए हों तब खोज के बाद microsoft_docs_fetch…

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microsoft/ai-agents-for-beginners/translations/hr/.agents/skills/deploying-scalable-agents/SKILL.md

Prateća vještina za Lekcija 16 – Postavljanje skalabilnih agenata. Koristite je da pomognete učeniku da premjesti agenta iz prototipa u skalabilnu, promatrivu produkcijsku implementaciju. Svaku preporuku utemeljite na sadržaju lekcije i izvršivoj bilježnici; ne izmišljajte Foundry API-je. Aktivirajte ovu vještinu kada učenik želi: - Implementirati agenta u Microsoft Foundry kao hostanog agenta i učiniti ga verzioniranim/promatrivim. - Izabrati između obrazaca implementacije client-hosted, hosted-agent i agent-workflow. - Dodati usmjeravanje modela, keširanje odgovora ili ograničenu konkurentnost za kontrolu latencije i troškova. -…

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Kreirajte čiste, reproducibilne Jupyter bilježnice za dva primarna načina: Dajte prednost uključenim predlošcima i pomoćnoj skripti za dosljednu strukturu i manje pogrešaka u JSON-u. User-scoped skills install under $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills). 2. Scaffold from the template. Use the helper script to avoid hand-authoring raw notebook JSON. 3. Fill the notebook with small, runnable steps. Keep each code cell focused on one step. Add short markdown cells that explain the purpose and expected result. Avoid large, noisy outputs when a short…

Often used withfind-skills

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Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and privacy, cost, and offline trade-offs.

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Pretražujte službenu Microsoftovu dokumentaciju kako biste pronašli koncepte,

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Kísérő készség a(z) 16. lecke – Skálázható ügynökök telepítése anyaghoz. Használd arra, hogy segíts egy tanulónak az ügynököt a prototípustól egy skálázható, megfigyelhető éles környezetbe való telepítésig vinni. Minden ajánlást a lecke tartalmára és a futtatható jegyzetfüzetre alapozz; ne találj ki Foundry API-kat. Ezt a készséget aktiváld, ha egy tanuló szeretne: - Egy ügynököt Microsoft Foundry-ba telepíteni hostolt ügynökként, és verziózást/megjeleníthetőséget biztosítani. - Választani a kliens-oldali hosztolt, hostolt ügynök és ügynök-munkafolyamat telepítési minták között. - Hozzáadni modell irányítást, válasz gyorsítótárazást,…

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Használható, amikor a felhasználó Jupyter notebookok (`.ipynb`) létrehozását,

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Kísérő készség a 17. Lecke – Helyi MI ügynökök létrehozása számára. Használd arra, hogy segíts egy tanulónak olyan ügynököt építeni, amely önállóan gondolkodik, eszközöket hív meg, és dokumentációt keres teljes egészében a saját gépén – felhő alapú számítás nélkül. Minden ajánlást a lecke tartalmára és a futtatható jegyzetfüzetre alapozz. Aktiváld ezt a készséget, ha a tanuló: - Teljes mértékben helyi eszközön szeretne futtatni egy ügynököt adatvédelem, költség vagy offline működés miatt. - Modellje helyben szeretne szolgáltatni Foundry Local segítségével, és…

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Hivatalos Microsoft dokumentáció lekérdezése fogalmak, útmutatók és kódpéldák

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Keterampilan pendamping untuk Lesson 16 – Mendeploy Agen Skala Besar. Gunakan ini untuk membantu pembelajar memindahkan agen dari prototipe ke deploy produksi yang skalabel dan dapat diamati. Dasarkan setiap rekomendasi pada konten pelajaran dan notebook yang dapat dijalankan; jangan buat API Foundry. Aktifkan keterampilan ini ketika pembelajar ingin: - Mendeploy agen ke Microsoft Foundry sebagai agen yang dihosting dan membuatnya versi/terobservasi. - Memilih antara pola deploy client-hosted, hosted-agent, dan agent-workflow. - Menambahkan routing model, penyimpanan respons (response caching), atau konkurensi…

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Gunakan saat pengguna meminta untuk membuat, membangun kerangka, atau

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Keterampilan pendamping untuk Lesson 17 – Membuat Agen AI Lokal. Gunakan ini untuk membantu pelajar membangun agen yang melakukan penalaran, memanggil alat, dan mencari dokumentasi sepenuhnya di mesin mereka sendiri — tanpa inferensi cloud. Dasarkan setiap rekomendasi pada konten pelajaran dan notebook yang dapat dijalankan. Aktifkan keterampilan ini ketika pelajar ingin: - Menjalankan agen sepenuhnya di perangkat untuk alasan privasi, biaya, atau offline. - Menyajikan model secara lokal dengan Foundry Local dan terhubung melalui endpoint kompatibel OpenAI. - Menggunakan model…

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Query dokumentasi resmi Microsoft untuk menemukan konsep, tutorial, dan

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Abilità di supporto per Lezione 16 – Distribuire agenti scalabili. Usala per aiutare un apprendista a spostare un agente dal prototipo a una distribuzione di produzione scalabile e osservabile. Basa ogni raccomandazione sul contenuto della lezione e sul notebook eseguibile; non inventare API di Foundry. Attiva questa abilità quando un apprendista vuole: - Distribuire un agente su Microsoft Foundry come agente ospitato e renderlo versionato/osservabile. - Scegliere tra i modelli di distribuzione client-hosted, hosted-agent e agent-workflow. - Aggiungere instradamento del…

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Usa quando l'utente chiede di creare, strutturare o modificare notebook

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Competenze complementari per Lezione 17 – Creare Agenti AI Locali. Usalo per aiutare un apprendente a costruire un agente che ragiona, chiama strumenti e cerca documentazione interamente sulla propria macchina — nessuna inferenza cloud. Basa ogni raccomandazione sul contenuto della lezione e sul notebook eseguibile. Attiva questa competenza quando un apprendente vuole: - Eseguire un agente completamente sul dispositivo per motivi di privacy, costo o offline. - Servire un modello localmente con Foundry Local e connettersi tramite l'endpoint compatibile OpenAI.…

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Interroga la documentazione ufficiale di Microsoft per trovare concetti,

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レッスン16 – スケーラブルエージェントのデプロイの補助スキルです。 プロトタイプからスケーラブルで観測可能な本番環境デプロイへのエージェント移行を支援します。 すべての推奨はレッスン内容および実行可能なノートブックに基づき、FoundryのAPIは想定しないでください。 学習者が以下を望む時にこのスキルを起動します： - Microsoft Foundryにエージェントを<strong>ホストエージェント</strong>としてデプロイし、バージョン管理および観測可能にする。 - <strong>クライアントホスト型、ホストエージェント型、エージェントワークフロー型</strong>のデプロイパターンを選択する。 - レイテンシーとコストを制御するための<strong>モデルルーティング</strong>、<strong>レスポンスキャッシュ</strong>、または<strong>バウンデッドコンカレンシー</strong>を追加する。 - 悪いエージェントバージョンが出荷されないよう<strong>評価ゲート</strong>を追加する。 - 高リスク行動に対し<strong>ヒューマンインザループ承認</strong>ステップを追加する。 - 本番観測のために<strong>OpenTelemetry</strong>トレーシングでエージェントに計測を施す。 - デプロイ後のゲートとしてエージェントを<strong>スモークテスト</strong>する。 本番環境のエージェントは主にモデルの<em>周囲</em>の操作的なスケルトン（約80%）であって、 モデル自体ではありません。すべての推奨は次の関心事に結びつけてください： create → version → evaluate (gate) → deploy hosted → observe online → collect failures → repeat。 <strong>オフライン評価はゲートであって後回しではない</strong> — 閾値をクリアしないバージョンは出荷しない。 オンライン観測は実際の障害をオフラインテストセットにフィードバックする。 ノートブックの以下を学習者に指し示す 16-python-agent-framework.ipynb: デプロイ後、エンドポイントが実際に応答するか確認する（緑のデプロイでも応答しない場合がある）。 AI Smoke Test アクションを.github/workflows/smoke-test.yml と tests/ のカタログで使う。ランナーは各プロンプトをPOST {project_endpoint}/agents/{agent_name}/endpoint/protocols/openai/responsesにPOSTし、 応答テキストを検証する。アイデンティティはFoundryプロジェクト範囲で<strong>Azure AI User</strong>ロールが必要；トークンのオーディエンスはhttps://ai.azure.com/。

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ユーザーが実験、探索、またはチュートリアル用の Jupyter Notebook（`.ipynb`）を作成、スキャフォールド、または編集するよう依頼したときに使用します。バンドルされたテンプレートを優先し、ヘルパースクリプト

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Lesson 17 – Creating Local AI Agents の補助スキルです。 学習者がエージェントを構築する際に役立ててください。推論、ツール呼び出し、ドキュメント検索をすべて自身のマシン上で行います — クラウド推論は使いません。すべての推奨事項はレッスン内容と実行可能なノートブックに基づいています。 学習者が以下を望むときにこのスキルを有効にします： - プライバシー、コスト、オフラインを理由に<strong>完全にデバイス上</strong>でエージェントを動作させたい。 - Foundry Local でローカルにモデルを提供し、OpenAI互換エンドポイント経由で接続したい。 - <strong>Qwenの関数呼び出しモデル</strong>を使って信頼できるローカルのツール呼び出しを行いたい。 - ローカルRAG（Chroma）や<strong>ローカルMCPサーバー</strong>を追加したい。 - <strong>ハイブリッド</strong>なローカル／クラウドルーティング戦略を設計したい。 SLMはプライバシー、コスト、オフライン運用のために範囲の広さを犠牲にします。勝利の戦略は：SLMにオーケストレーションを任せ、ツールに重い作業をさせることです。 モデルはコードベースを<em>知らなくても</em>良い — いつread_fileやsearch_docsを呼び出すかを知っていれば十分です。これによりSLMの強み（ツール選択のような限定的な意思決定）を活かし、弱み（広範な知識、長いマルチホップ推論）から離れられます。 ~8 GBのRAMが現実的な最低限です；GPU/NPUがあると便利ですが必須ではありません。 学習者にノートブックを指し示します 17-local-agent-foundry-local.ipynb： これはLesson 16のモデルルーティングの考えと対応し、ワークステーションをルートのひとつとしています。エージェントは完全失敗せず品質が落ちる程度に局所フォールバックする設計を推奨します。

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