awesome-azure-openai-llm は何をしますか？
🌌 Azure OpenAI、🦙 LLM（RAG、エージェント）に関する厳選リソース集
🌌 Azure OpenAI と 🦙 LLM（RAG、エージェント）に関する厳選リソース集
このスキルは、Azure OpenAI と大規模言語モデル（LLM）に関連する厳選されたリソースを提供します。特に、RAG（検索拡張生成）やエージェントに関する情報に焦点を当てており、開発者やAIエージェントユーザーがこれらの技術を迅速に習得し、実装するための資料をまとめています。Azure OpenAI の API 利用方法、LLM アプリケーションの設計パターン、ファインチューニングのベストプラクティスなど、実践的な情報を網羅。GitHub 上でホストされており、Claude Code、Cursor、Codex などの AI エージェントが直接参照可能なため、プロジェクト内での知識ベースとして活用できます。キュレーションされたリンクと解説により、最新のトレンドやツールチェーンを効率的にキャッチアップできます。
npx skills add kimtth/awesome-azure-openai-llmInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🌌 Azure OpenAI、🦙 LLM（RAG、エージェント）に関する厳選リソース集
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.