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Build agents on OpenAI's platform patterns — assistants-style threads, function calling, structured outputs, and multi-step tool workflows. Use when working with OpenAI models as the agent engine.

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Build data-centric LLM applications with indexing and retrieval frameworks — document ingestion, indices, query engines, and RAG pipelines. Use when the core problem is getting the right data in front of the model.

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Master Alfred on macOS: search, workflows, clipboard history, snippets, and the Powerpack. Use when building a keyboard-driven command layer on the Mac with Alfred.

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Create 3D visuals with modeling, texturing, lighting, rendering, and optimization for web and product.

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Writing abstracts that get papers read — structured content, the 5-sentence core, and journal-specific constraints.

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Build and run affiliate programs — recruitment, commission structures, partner enablement, and fraud prevention.

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Design and build LLM agents: ReAct loops, tool schemas, planning, memory, guardrails, evals, and human-in-the-loop. Use when building autonomous multi-step AI systems.

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Build with AI21 Labs' models — Jurassic for generation and strong task-specific models for enterprise use.

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Scale Ray workloads and serve models on Anyscale — managed Ray clusters for training and inference.

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Optimize content for AI answer engines (AEO/GEO): citation-friendly structure, factual precision, and measuring AI visibility. Use when AI search drives discovery.

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Coordinate agents via messaging: send, receive, and manage inter-agent communication. Use when agents need to collaborate, hand off work, or notify each other.

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Measuring emotion from behavior and physiology — facial expression, voice, EDA, and self-report integration.

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Label smarter, not more — pick the most informative examples for annotation to maximize model gains per label.

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Run ABM programs — target account selection, personalized campaigns, sales orchestration, and account-level measurement.

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Design tools for AI agents — clean function interfaces, typed schemas, informative errors, idempotency, and tool documentation. Use when giving an agent new capabilities or fixing flaky tool use.

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Build reusable agent workflow patterns — subagents with scoped briefs, event hooks, slash commands, and session management. Use when turning one-off agent tasks into repeatable, composable workflows.

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Run goal-driven autonomous agent loops — decomposing objectives, executing tool chains, self-critiquing, and iterating until done. Use when exploring what fully autonomous task execution looks like and its limits.

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Coordinate teams of role-based agents — role definitions, task delegation, sequential and hierarchical workflows, and shared memory. Use when a job naturally splits into specialist roles collaborating.

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Build LLM applications with chain-style orchestration frameworks — prompts, chains, tool-calling agents, memory, and retrieval pipelines. Use when structuring multi-step LLM programs, adding tools to a model, or composing RAG systems in code.

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Build with BAAI's Aquila models — open bilingual models from Beijing's academy with research transparency.

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Proven prompts behind viral AI-made videos across 4 models — Claude, Muse AI, ChatGPT, Gemini. Browse by model, category, or tech tag, copy a creator's prompt, adapt it to your own model and renderer. Use when you need a motion-graphic, explainer visual, 3D scene, interactive animation, or AI video-gen prompt that already worked in the wild.

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Craft effective AI image prompts with structured syntax, style control, and iterative refinement techniques.

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Build AI chatbots end to end — conversation design, persona, retrieval grounding, escalation, and deployment. Use when creating a chatbot for support, sales, or internal assistance.

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Design memory for AI agents — short-term context, long-term stores, retrieval strategies, and memory-augmented reasoning. Use when an agent must remember facts, learn preferences, or stay coherent across sessions.

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