code design
Назад к скиллам

$ get_skill("curiousily-ai-bootcamp")

AI Bootcamp

AI Bootcamp — данные для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком Jupyter Notebook, ai agents, chatgpt. Исходники: curiousily/AI-Bootcamp.

GitHub

Когда использовать

  • В проекте есть признаки: embeddings, vector, rag, knowledge-graph.
  • Нужен практический reference из GitHub: curiousily/AI-Bootcamp.

Когда не использовать

  • Репозиторий не подходит, если нужен полностью готовый результат без проверки лицензии, кода и актуальности.
  • Не используйте как единственный источник истины для security-sensitive решений.

Сигналы проекта

По этим признакам MCP рекомендует skill агенту.

embeddingsvectorragknowledge-graphJupyter Notebook

Файлы, которые агент должен проверить

embeddingsvectorragknowledge-graph

Инструкция для агента

Используй skill AI Bootcamp. Открой источник https://github.com/curiousily/AI-Bootcamp, изучи README и примеры. Применяй только идеи, которые подходят текущему проекту; не копируй код без проверки лицензии, зависимостей и безопасности.

$ related ./skills

Похожие скиллы

Данные ★ 141 тыс.

langchain

Закрывает задачи из области данных: работает с данными, базами, датасетами или RAG-контекстом, собирает повторяемые agent workflows и автоматизации, настраивает промпты, контекст, память или поведение LLM-агента. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, agents, ai.

Pythonagentsaiai agents
Данные ★ 81 тыс.

graphify

По README закрывает: генерация, анализ или подготовка изображений; подготовка видео, анимаций или презентаций; работа с базами данных, схемами и датасетами; документация, README, changelog и release notes. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, antigravity, claude-code.

Pythonantigravityclaude codecodex