01 / 08 AIESCU LLC · प्रोडक्शन AI, बनाकर या सिखाकर
आपके व्यवसाय के लिए बनाया गया प्रोडक्शन AI।
RAG, एजेंट और दस्तावेज़ प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाने के लिए सीधे एक इंजीनियर के साथ काम करें। प्रोजेक्ट का दायरा तय करने के लिए एक मुफ़्त सप्ताह से शुरू करें, फिर 20,000 USD की तय कीमत पर चार सप्ताह का विकास। खुद बनाना चाहते हैं? मुफ़्त skills वर्कफ़्लो से शुरू करें।
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/aiescu/agent-skills/main/install.sh | bash -s -- --agent claude-codeसबसे ज़्यादा स्टार वाले 10 SKILL.md पैक, हर एक अपनी मूल रिपो से इंस्टॉल। copilot, opencode, windsurf, antigravity, kiro और amp के साथ भी काम करता है।
02 / 08 प्रमाण · क्लाइंट्स के प्रोडक्शन सिस्टम
प्रमाण
- 99.9%
- क्लाइंट के प्रोडक्शन प्लेटफ़ॉर्म पर API उपलब्धता
- 10×
- क्लाइंट की इंफ्रास्ट्रक्चर लागत में कटौती
- 93%
- क्लाइंट के प्रोडक्शन दस्तावेज़ AI में रिट्रीवल सटीकता (CI-नियंत्रित)
- 15+
- सालों से प्रोडक्शन सॉफ़्टवेयर डिलीवर करने का अनुभव
- RAG + एजेंट स्टैक 4 हफ़्तों में लाइव
- Eval CI हर PR की जाँच करता है
- पहले दिन से ऑब्ज़र्वेबिलिटी
- संक्षिप्त विवरण जाँच के लिए खुला
03 / 08 हम आपके लिए बनाएँ · 4 हफ़्ते का स्प्रिंट · तय कीमत
हम क्लाइंट्स के लिए प्रोडक्शन AI बनाते हैं। यही हमारी हर सीख का जीता-जागता सबूत है।
पूरे सिस्टम पर या उसके किसी एक हिस्से पर हमारे साथ काम करें। हर हिस्से के साथ वह वर्ज़न्ड स्किल भी मिलती है, जिसे लोड करके हमारे एजेंट्स ने उसे बनाया।
Chunking, hybrid retrieval (pgvector + OpenSearch), recall measured in CI — not assumed.
Federated + semantic search, reranking, MCP-compliant search surfaces.
Airflow / Temporal orchestration — idempotent, schema-versioned, resumable.
Tool-calling loops with guardrails, MCP tool servers, scoped and audit-logged write actions.
Golden sets and judge cassettes that gate every merge — regressions stop before production.
OCR, parsing, embedding, index sync — documents into queryable knowledge.
OTel traces, per-tenant token cost accounting, alerting that fires before customers notice.
Containerized, autoscaled, circuit-broken — operated under real traffic.
$20k तय · हर 4 हफ़्ते के स्प्रिंट पर
न घंटे के हिसाब से बिलिंग, न कोई रेंज। बिल्ड शुरू होने से पहले ही आपको रकम पता होती है। बड़े स्कोप के लिए स्कोपिंग कॉल पर कई स्प्रिंट का तय कोटेशन मिलता है।
- पहले एक मुफ़्त स्कोपिंग हफ़्ता: discovery + spec, डिलीवरेबल पहले से तय
- आपके डेटा पर RAG, एजेंट्स, ingestion और eval CI
- रेगुलेटेड डेटा होने पर आपके अपने AWS अकाउंट में चलता है
- कोड, ADRs, spec और eval सूट आपके हैं। कोई रिटेनर नहीं
हमसे बनवाएँ, अगर…
- आपको AI टीम नियुक्त किए बिना इसे जल्दी प्रोडक्शन में लाना है
- आप इसे बनाने के बजाय तैयार सिस्टम का मालिक बनना चाहते हैं
- आपके पास अभी वास्तविक डेटा और वास्तविक समस्या है
खुद बनाएँ, अगर…
- आप इंजीनियर हैं और इसे खुद बनाना चाहते हैं
- आप सिर्फ़ डिलीवरी नहीं, लंबे समय तक काम आने वाले कौशल चाहते हैं
- आप अपनी गति से सीखना और आजीवन पहुँच चाहते हैं
04 / 08 प्रक्रिया · स्कोपिंग कॉल से हैंडओवर तक
पहली कॉल से आपके अपने सिस्टम तक, पाँच हफ़्ते।
स्कोपिंग कॉल
एक असली समस्या और अपने डेटा का एक नमूना लाएँ। हम आपको एक काम करता POC दिखाते हैं और आप एक तय रकम के साथ जाते हैं।
मुफ़्त · 30 मिनट
Discovery + spec
spec सख़्त, कोड लचीला। कुछ भी बनाने से पहले हम डिलीवरेबल तय करते हैं और हिस्सों में बँटा इम्प्लीमेंटेशन spec और ADRs लिखते हैं।
मुफ़्त · हफ़्ता 1
बिल्ड स्प्रिंट
आपके डेटा पर पाइपलाइन, एजेंट्स और eval CI। हर PR eval गेट पास करता है। कुछ पिछड़े तो हम स्कोप घटाते हैं, क्वालिटी नहीं। पहले स्प्रिंट हफ़्ते के बाद कोई भी पक्ष फ़ीस का तय 25% देकर रुक सकता है।
हफ़्ते 2–5 · $20k तय
हैंडओवर
कोड, ADRs, spec, eval सूट और ज़रूरी स्किल्स आपकी टीम को सौंप दी जाती हैं, ताकि स्प्रिंट के बाद भी आप शिप करते रहें।
कोई लॉक-इन नहीं
05 / 08 एजेंट स्किल्स · स्रोत aiescu/agent-skills · 2026-09-04
10 सबसे लोकप्रिय एजेंट स्किल्स, बस एक इंस्टॉल दूर।
Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor और 70+ अन्य कोडिंग एजेंट्स के लिए सबसे ज़्यादा स्टार वाले SKILL.md पैक। कुछ भी कॉपी नहीं किया गया: हर स्किल अपनी मूल रिपॉज़िटरी से इंस्टॉल होती है और उसके लेखक व लाइसेंस बरक़रार रहते हैं।
| Rank | पैक | स्टार | स्किल्स | प्रमुख | इंस्टॉल |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | obra/superpowersAn opinionated software-development methodology delivered as composable skills: brainstorm, plan, TDD, debug, review, ship. Session hooks make the agent actually use them. | 281.7k | 14 | brainstorming | npx skills@1 add obra/superpowers |
| 2 | mattpocock/skillsSmall, composable engineering skills straight from Matt's .agents directory. Explicitly against process-owning frameworks. | 249.4k | 37 | grill-with-docs | npx skills@1 add mattpocock/skills |
| 3 | multica-ai/andrej-karpathy-skillsA single skill distilled from Karpathy's observations on LLM coding pitfalls: think first, simplicity, surgical changes, goal-driven execution. | 210.1k | 1 | karpathy-guidelines | npx skills@1 add multica-ai/andrej-karpathy-skills |
| 4 | anthropics/skillsThe official reference collection, the Agent Skills spec, and the skill template. Home of skill-creator and mcp-builder. | 174.0k | 19 | skill-creator | npx skills@1 add anthropics/skills |
| 5 | nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skillDesign intelligence for building professional UI across platforms: 192 reasoning rules, 79 searchable styles, a design-system generator. | 124.9k | 7 | ui-ux-pro-max | npx skills@1 add nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill |
| 6 | JuliusBrussee/cavemanCuts about 65% of output tokens by making the agent talk like a caveman while keeping technical accuracy. Plus subagent presets and memory-file compression. | 103.4k | 20 | caveman | npx skills@1 add JuliusBrussee/caveman |
| 7 | addyosmani/agent-skillsProduction-grade engineering skills organized as a lifecycle: define, plan, build, verify, review, ship. Includes slash commands and agent personas. | 92.2k | 25 | spec-driven-development | npx skills@1 add addyosmani/agent-skills |
| 8 | Leonxlnx/taste-skillGives your AI good taste: stops generic frontend slop with brief inference, variance/motion/density dials, and a design-system map. | 84.3k | 13 | design-taste-frontend | npx skills@1 add Leonxlnx/taste-skill |
| 9 | ComposioHQ/awesome-claude-skillsA curated awesome-list of about 180 skills plus 800+ app-automation skills for Composio's MCP gateway. | 74.5k | 865 | connect-apps | सिर्फ़ लिंक, रिपो देखें |
| 10 | ayghri/i-have-adhdTen output rules that stop the agent burying the answer: lead with the next action, number steps, cap lists at five, no preamble. | 27.1k | 1 | i-have-adhd | npx skills@1 add ayghri/i-have-adhd |
06 / 08 खुद बनाएँ · अपनी रफ़्तार से · आजीवन एक्सेस
पहले नक्शा पढ़ें, फिर अभ्यास करें।
AI कर्मचारी से AI उद्यमी बनने के तीन कदम। शुरुआत किताब से करें। दोनों प्रोग्राम अभ्यास हैं, और दोनों में 300+ स्किल्स की लाइब्रेरी शामिल है।
The AI Entrepreneur
$39.99
लॉन्च-कीमत पर रिज़र्वेशन · लॉन्च पर $99.99 सूची कीमत
Build with Claude Code
$297
फ़ाउंडर कीमत, वेटलिस्ट खुली · सामान्य कीमत $997
- Ship a working Claude-Code agent end-to-end
- File-edit, MCP tools, hooks, slash commands
- Lifetime access + the skills library
Become an AI Engineer
$499
फ़ाउंडर कीमत, वेटलिस्ट खुली · सामान्य कीमत $2997
- RAG, agents, evals, observability, prod-deploy, multi-agent
- Ship a full RAG + agent + eval-CI stack
- Lifetime access + updates + skills library
उन इंजीनियरों के लिए जो कोड कर सकते हैं, फ़ाउंडर-इंजीनियरों और एक व्यक्ति वाली इंजीनियरिंग टीमों के लिए। "बिना कोड लिखे मेरे लिए AI ऐप बना दो" के लिए नहीं।
07 / 08 हमारे सिद्धांत · प्रोडक्शन में LLM
पैसा बर्बाद किए बिना AI को प्रोडक्शन में उतारने के 10 नियम
LLMs के साथ काम करते हुए हमने जो सीखा। हर निर्माण और हर कोर्स इन्हीं का पालन करता है।
- 01
स्पेक सख़्त रखें, कोड लचीला।
काम करने वाले स्पेक का एक पन्ना, फेंक देने वाले कोड के एक हफ़्ते से अधिक मूल्यवान है। स्पेक गलत हो तो LLMs गलत काम को तेज़ कर देते हैं।
- 02
मॉडल कॉल से पहले evals।
पहले विफल होने वाला eval लिखें। पास होने का मानक न हो तो आपके पास उत्पाद नहीं, हमेशा अधूरा प्रोटोटाइप है।
- 03
टूल, prompts से बेहतर हैं।
सख़्त स्कीमा वाला 20-पंक्तियों का टूल, 2,000-token के सिस्टम prompt से बेहतर है। मॉडल गलत टूल कॉल से उबर सकता है; अस्पष्ट निर्देश से नहीं।
- 04
आक्रामक caching, निर्मम routing।
Prompt cache, embedding cache, response cache। सस्ता मॉडल route करे; महँगा मॉडल output बनाए। बिल का 80% गलत कॉल पर गलत मॉडल से आता है।
- 05
LLMs के लिए monolith, इंसानों के लिए microservices।
LLMs, 12-service mesh के मुकाबले monolith को तेज़ पढ़ते हैं। जल्दी बाँटने पर उनकी सबसे बड़ी ताकत खो जाती है: पूरे सिस्टम को एक साथ समझना।
- 06
संदर्भ सँवारें, prompt नहीं।
मॉडल उतना ही अच्छा है जितना उसकी window में मौजूद संदर्भ। हर वह token हटाएँ जो तथ्य, उदाहरण या बाधा नहीं है।
- 07
दावे नहीं, सबूत।
हर ‘यह काम करता है’ के पीछे test run, eval row या git log line होनी चाहिए। केवल भरोसे से चीज़ें प्रोडक्शन में नहीं जातीं।
- 08
सब-एजेंट समीक्षा = 2 चरण।
खोजकर्ता + विरोधी सत्यापनकर्ता। एक एजेंट पूरे भरोसे से गलत हो सकता है; असहमत दो एजेंट सच सामने लाते हैं।
- 09
मैनेजर मोड: 5 → 1।
5 समानांतर एजेंटों को संचालित करने वाला एक ऑपरेटर वह काम कर देता है जिसके लिए पहले टीम चाहिए थी। अलग कार्यधाराएँ, async काम, दस्तावेज़ित हस्तांतरण।
- 10
खिलाड़ी भी, कोच भी।
एक ही दिन कोड डिलीवर करें और एजेंटों की समीक्षा करें। असली कौशल यह पहचानना है कि आज खुद कोड लिखना है या संचालन करना है।
08 / 08 आम सवाल
लगभग हर कॉल पर पूछे जाने वाले सवाल।
How much does it cost?
A flat $20k per 4-week build sprint; the scoping call and the scoping week before it are free. No hourly billing, no range — you know the number before the build starts. Larger scopes get a fixed multi-sprint quote on the free scoping call.
What if you miss the 4-week timeline?
That's what the scoping week is for. We agree the deliverable up front, and if something slips we cut scope, not quality. You ship something that works.
Is my data safe? Can it stay in my cloud?
Yes. For regulated or proprietary data we run embeddings and inference inside your own AWS account (Bedrock / OpenSearch). Write actions are scoped, confirmed, and audit-logged.
Do I own the code?
Completely. You get the code, ADRs, a chunked implementation spec, and eval CI — transferred to you. No lock-in, no mandatory retainer.
Is this cohort-based?
No. It's self-paced with lifetime access. Start and finish whenever.
Can I see proof before I commit?
Yes. There are live demos, the numbers above, and a working POC I walk you through on the call. The full brief with NDA-gated receipts is available too.
एक असली समस्या और अपने डेटा का एक नमूना लाएँ।
एक स्कोपिंग कॉल। आप एक तय कीमत और चार हफ़्ते की योजना के साथ जाते हैं, या उस प्रोग्राम की जानकारी के साथ जिससे आप खुद वहाँ तक पहुँच सकें।