Use for authorized RF/SDR security research including signal identification, replay feasibility study in shielded labs, and wireless protocol analysis outside classic Wi-Fi.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
□ 法规与许可确认
□ 只收：识别中心频率与调制
□ GNU Radio / URH 分析
□ 重放仅屏蔽室且书面允许
□ 结论侧重：是否可未授权控制 / 加固建议
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| RTL-SDR / HackRF（合规） | 收发硬件 |
| URH / GNU Radio | 分析 |
| Inspectrum | 信号 |
references/sdr-lab-rules.md../wifi-wireless/ ../ot-ics/ ../hardware-security/まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Train and optimize AI agents using Microsoft's Agent Lightning framework with reinforcement learning. Use when setting up agent training, instrumenting agents with tracing, configuring LightningStore, implementing reward functions, or optimizing prompts with RL/APO algorithms.
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Post-run self-evaluation system that scores agent output on correctness, clarity, actionability, and conciseness. Use after /team runs, skill executions, or when explicitly asked to evaluate output quality.
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Create AI marketing videos for ads, promos, product launches, and brand content. Models: Veo, Seedance, Wan, FLUX for visuals, Kokoro for voiceover. Types: product demos, testimonials, explainers, social ads, brand videos. Use for: Facebook ads, YouTube ads, product launches, brand awareness. Triggers: marketing video, ad video, promo video, commercial, brand video, product video, explainer video, ad creative, video ad, facebook ad video, youtube ad, instagram ad, tiktok ad, promotional video, launch video
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Use when building AI features into a product: LLM integration, RAG pipelines, guardrails, streaming, AI UX, prompt engineering, or AI cost control. Treats prompts as code and validates every model output.
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Your AI research and engineering brain trust. 59 named personas across 8 cells covering frontier labs, applied product, model architecture, reasoning/RL/agents, alignment and interpretability, theory and science of DL, multimodal and…
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Use when designing a new REST or GraphQL API, reviewing an API spec before implementation, setting team API standards, or migrating REST to GraphQL. Covers resources, HTTP semantics, pagination, error handling, and pitfalls.
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