Erweitere Orqestria um fertige Agenten, Teams, Skills und Workflows. Entdecke ihren Nutzen und prüfe und installiere sie anschließend in der App.
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645 Erweiterungen
Wähle eine Grundlage für Mobile App-Starter: mit Plattform-Briefing, Repository-Vergleich, vorgeschlagenen Aufgaben, Abnahmekriterien und passenden Orqestria-Spezialisten.
Einige Skills musst du noch in der App prüfen.
Plane ein Projekt im Bereich Kunden- und Partnerportale mit Projektbeschreibung, Repository-Auswahl, Aufgabenvorschlägen, Akzeptanzkriterien und einem empfohlenen Orqestria-Team.
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Plane ein Projekt im Bereich Projekte und Aufgaben mit Projektbeschreibung, Repository-Auswahl, Aufgabenvorschlägen, Akzeptanzkriterien und einem empfohlenen Orqestria-Team.
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Plane ein Projekt im Bereich Recruiting mit Projektbeschreibung, Repository-Auswahl, Aufgabenvorschlägen, Akzeptanzkriterien und einem empfohlenen Orqestria-Team.
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Plane ein Projekt im Bereich Kundensupport und Tickets mit Projektbeschreibung, Repository-Auswahl, Aufgabenvorschlägen, Akzeptanzkriterien und einem empfohlenen Orqestria-Team.
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Wähle eine Grundlage für Webanwendungs-Starter: mit Plattform-Briefing, Repository-Vergleich, vorgeschlagenen Aufgaben, Abnahmekriterien und passenden Orqestria-Spezialisten.
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Starte eine Laravel-Anwendung mit funktionierender Startseite, drei Sprachen, Status-Endpunkt und HTTP-Tests. Entwickle den mitgelieferten Quellcode zu deiner eigenen Geschäftsanwendung weiter.
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Starte eine Next.js-Anwendung mit funktionierender Startseite, drei Sprachen, Status-Endpunkt und Tests für den Produktionsserver. Entwickle den mitgelieferten Quellcode zu deiner eigenen Webanwendung weiter.
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academic-paper-algorithm-translation: Untersucht technische Optionen anhand von Primärquellen und macht aus Belegen, Experimenten und Abwägungen eine Einführungsentscheidung.
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accessibility-regression-automation: Baut Barrieren durch semantisches Markup, Tastatur- und Screenreader-Unterstützung, nutzbare Formulare und Regressionstests ab.
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accessibility-testing-evidence: Baut Barrieren durch semantisches Markup, Tastatur- und Screenreader-Unterstützung, nutzbare Formulare und Regressionstests ab.
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accessible-component-development: Baut Barrieren durch semantisches Markup, Tastatur- und Screenreader-Unterstützung, nutzbare Formulare und Regressionstests ab.
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accessible-component-engineering: Macht aus wiederkehrenden UI-Mustern ein einheitliches Designsystem mit wiederverwendbaren Komponenten, Themes, Dokumentation und zugänglichem Verhalten.
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accessible-data-visualization: Macht Daten zu verständlichen, interaktiven Diagrammen und Dashboards mit korrekten Kennzahlen, zugänglichen Ansichten und nutzbaren großen Datenmengen.
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accessible-forms-validation: Baut Barrieren durch semantisches Markup, Tastatur- und Screenreader-Unterstützung, nutzbare Formulare und Regressionstests ab.
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actionable-redesign-proposals: Findet Reibung in Produktabläufen und schlägt konkrete Verbesserungen mit klarer Navigation, sinnvollen Vorgaben und Rückmeldungen vor.
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adyen-mollie-gocardless: Entwickelt Abrechnung und Zahlungen für Abonnements, Wiederholungen, Erstattungen und Abgleich mit konsistentem Finanzzustand.
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agent-authorization: Macht Zugriffsregeln eindeutig und setzt sie auf dem Server durch, mit Berechtigungsszenarien und Audit-Nachweisen.
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agent-memory-retrieval: Entwickelt KI-Agentenfunktionen mit klaren Werkzeugverträgen, kontrollierten Berechtigungen, dauerhaftem Zustand und nachvollziehbarem Modellverhalten.
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agent-permissions-trust: Entwickelt KI-Agentenfunktionen mit klaren Werkzeugverträgen, kontrollierten Berechtigungen, dauerhaftem Zustand und nachvollziehbarem Modellverhalten.
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agent-runtime-state: Entwickelt KI-Agentenfunktionen mit klaren Werkzeugverträgen, kontrollierten Berechtigungen, dauerhaftem Zustand und nachvollziehbarem Modellverhalten.
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ai-agent-runtime-mcp-research: Untersucht technische Optionen anhand von Primärquellen und macht aus Belegen, Experimenten und Abwägungen eine Einführungsentscheidung.
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ai-budget-admission-control: Setzt KI-Budgets bereits vor dem Start einer Anfrage durch. Berücksichtigt Parallelität, Token-Grenzen, Tool-Kosten und unklare Anbieterergebnisse, damit Limits auch unter Last greifen.
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ai-context-cache-efficiency: Reduziert wiederholten Kontext und unnötige Tool-Ausgaben bei gleichbleibender Antwortqualität. Misst Cache, Verdichtung und Retrieval anhand anbieterspezifischer Verbrauchsdaten statt pauschale Einsparungen zu versprechen.
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Die App zeigt vorhandene Elemente an. Vor der Installation kannst du die fehlenden Elemente prüfen.
