インフラ・DevOpsのスキル

Routes substantive ML, AI, data, scientific-computing, and software-engineering requests to the smallest useful set of managed repository skills. Invoke proactively when a request names or implies a package, framework, model family, dataset, modality, workflow, backend, deployment target, evaluation method, or implementation approach that may benefit from repository guidance, even if no repository is named. Narrow progressively from area to family to repository root: inspect only the one or two most likely area pages; compare candidates by capability, task surface, model/data format, training versus inference versus evaluation intent, runtime constraints, and root-skill description; then open only the selected root and relevant sub-skills, references, or scripts. Select multiple repositories only when each adds a distinct capability. Do not load the whole collection, treat dependencies or incidental integrations as capabilities, choose by name alone, or force a match when no exact taxonomy family applies.

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Use Argilla 2.x for human-feedback dataset annotation, Python SDK dataset workflows, server deployment/operations, webhooks, and legacy v1/Rubrix migration.

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Route Apache Airflow repo tasks across Dag authoring, operations, providers, deployment, and contribution workflows.

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Use anomalib for anomaly-detection install, data/model selection, training and evaluation, deployment and inference, and benchmark pipelines.

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AgentScope repo skill for building agents, provider connectors, RAG and memory workflows, service deployments, and local or sandboxed workspaces.

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uv workflows for Python — dependencies, virtualenvs, PEP 723 scripts, Python version management, CI, and Docker. Use when working on Python packaging/deps/tooling, writing GitHub Actions for Python projects, or building Docker images for Python apps.

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CI/CD pipeline attack hunting (GitHub Actions focus) - pwn requests (pull_request_target), script injection, self-hosted runner takeover, cache poisoning, OIDC-to-cloud token theft, poisoned pipeline execution. Wiki-first, FIND schema output.

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Cloud attack hunting for AWS / Azure / GCP - credential discovery, metadata SSRF, IAM privesc, service enumeration, persistence. Scope + billing aware. Wiki-first, FIND schema output.

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RCE hunting - template injection, YAML/XML deserialization, dependency confusion, Kubernetes surfaces, CVE-specific exploits (Apache CVE-2021-41773, Spring CVE-2022-22963). OOB-mandatory for blind cases. Wiki-first, FIND schema output.

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SSRF hunting - OOB-mandatory methodology. Cloud metadata, blind SSRF via Collaborator/interactsh, redirect-based bypass, headless browser chains. Wiki-first, FIND schema output.

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Create, generate, or write Dockerfiles and multi-stage Docker images. Containerize apps.

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Generate/create Loki configs — ingester, querier, compactor, ruler, S3/GCS/Azure backends.

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Generate/create/scaffold Kubernetes YAML — Deployment, Service, ConfigMap, Ingress, RBAC, StatefulSet, CRDs.

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Generate/create/scaffold Jenkinsfile — declarative, scripted, shared library, CI/CD pipelines.

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Validate, lint, audit, or review azure-pipelines.yml — syntax, security, best practices.

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Validate, lint, audit, or plan Terraform/.tf/HCL files; runs tflint, checkov, terraform validate.

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Generate/create/scaffold azure-pipelines.yml, stages, jobs, steps, or reusable templates.

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Create, generate, write, or scaffold Terraform .tf HCL — resources, modules, providers, variables, outputs.

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Validate, lint, audit, or dry-run Kubernetes manifests (Deployment, Service, ConfigMap, CRD).

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Diagnose and fix Kubernetes pods, CrashLoopBackOff, Pending, DNS, networking, storage, and rollout failures with kubectl.

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Validate, lint, audit, or scan a Dockerfile for security and best practices.

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Design and implement VPCs and networking. Configure subnets, route tables, and security groups. Use when setting up AWS network infrastructure.

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Reduce AWS spend with rightsizing, autoscaling, commitment planning, and storage lifecycle policies. Use when running FinOps reviews, lowering cloud bills, or improving cost-per-request metrics.

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Deploy containers on ECS and Fargate. Configure task definitions, services, and load balancing. Use when running containerized workloads on AWS.

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