インフラ・DevOpsのスキル

Deno runtime guidance — TypeScript-first development, permissions, standard library, and deploying Deno apps.

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Scheduled jobs on PaaS and in the cloud — cron syntax, reliability, and observability — vendor-neutral patterns.

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Monitoring scheduled jobs — heartbeat checks, missed runs, and duration anomalies — platform-agnostic patterns.

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Cloudflare guidance — DNS, CDN caching, WAF, Workers, Pages, Zero Trust, and edge performance tuning.

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Master cloud storage: provider choice, sync vs. backup, sharing, storage tiers, and cost control. Use when organizing cloud files, cutting storage costs, or designing team storage.

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Design and operate CI/CD pipelines: fast feedback, deployment strategies, environments, and pipeline reliability. Use when building, fixing, or scaling build and deploy pipelines.

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Understanding and optimizing cloud/PaaS pricing — cost models, common traps, and FinOps habits — vendor-neutral.

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Use OpenAI models on Azure — enterprise deployment with private networking, compliance, and managed scaling.

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Capacity planning — forecasting demand, sizing infrastructure, and avoiding both outages and waste — use when scaling systems.

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AWS guidance — core services, IAM least privilege, networking, cost control, and production architecture patterns.

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Build on AWS with Amazon Bedrock — managed foundation models, agents, knowledge bases, and guardrails.

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Master Bitbucket: Pipelines CI/CD, pull request workflow, branch permissions, and Jira integration. Use when building Bitbucket Pipelines or managing Bitbucket repos.

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Azure guidance — subscriptions and RBAC, networking, AKS/App Service choices, Entra ID, and cost management.

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Caddy guidance — automatic HTTPS, Caddyfile patterns, reverse proxying, and simple production deployments.

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Deploy ML models to production with Baseten — high-performance inference with autoscaling and custom runtimes.

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Manage fleets of local AI agents: lifecycle, monitoring, task assignment, and resource control. Use when running multiple CLI agents via an orchestrator like AI Maestro.

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Designing alert rules that fire when it matters — thresholds, burn rates, and routing — for any monitoring stack.

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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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Application performance monitoring — transactions, profiling, and finding slow code — works with any APM platform.

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Practice AI safety across the lifecycle — risk assessment, alignment concepts, evaluation, deployment safeguards, and governance. Use when building or deploying AI systems responsibly.

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Ship AI features to production — model selection, evals, latency/cost optimization, guardrails, monitoring, and iteration loops. Use when turning an LLM prototype into a reliable product feature.

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Use Xquik in Hermes Agent for public X research, monitoring, thread summaries, creator discovery & approved actions. Not affiliated with X Corp. Use when the user requests X data or a named action. Trigger with "search X", "monitor X", "post tweet", or "X trends".

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Analyze project and generate Docker configuration: Dockerfile (multi-stage dev/prod), compose.yml, compose.override.yml (dev), compose.production.yml (hardened), and .dockerignore. Includes production security audit. Use when user says "dockerize", "add docker", "docker compose", "containerize", or "setup docker".

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Audit one bounded Proto UI deployment or publication evidence slice against an exact revision and delivery surface. Use to verify revision identity, environment result, artifacts, and observable health. Do not deploy, promote, roll back, publish, release, or change environment protection.

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