クラウド、CI/CD、監視、デプロイ（6,753 件）
概要と使いどころ
Assess and improve cloud portability — identify lock-in, prioritize abstraction, and design migration paths. Use when asked "how locked in are we", "reduce vendor lock-in", or "plan a cloud migration".
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Survey existing cloud architecture for lock-in depth and portability gaps. Use when asked to "survey our cloud lock-in", "find portability gaps", or "how cloud-agnostic are we".
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Design service mesh observability — distributed tracing, service-level metrics, and dashboards. Use when asked to "add service mesh observability", "set up distributed tracing in the mesh", or "build service-level dashboards".
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Diagnose runtime infrastructure issues — cold starts, timeouts, scaling problems, network failures. Use when asked about "infra is slow", "cold starts", "network issues", "why is this timing out", "scaling problem", "latency spikes", or "service is down".
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Infrastructure reconnaissance — inventory all cloud resources, map connections, flag risks. Use when asked to "inventory our infra", "what infrastructure do we have", "map our cloud resources", "infra discovery", or "what's running in our cloud".
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Build production-grade infrastructure as code for a service or project. Use when asked to "set up infra", "provision infrastructure", "create cloud resources", "IaC for this project", "terraform for this", or "deploy this service".
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Survey corporate documents — articles, bylaws, cap table, board resolutions. Use when asked to "survey our corporate documents", "check cap table hygiene", or "what governance docs exist".
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Infrastructure engineer — cloud services, IaC, networking, cost optimization. Use when asked to "provision infra", "write Terraform", "cut cloud costs", or "design the network".
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Design and build networking infrastructure — VPCs, subnets, DNS, load balancers, firewall rules. Use when asked to "set up networking", "VPC design", "configure DNS", "load balancer setup", "network architecture", or "firewall rules".
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Build zero-downtime database migrations — forward SQL, rollback SQL, deployment sequence. Use when asked to "write migration", "schema change", "add column", "rename table", "drop column", or "migrate safely".
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Design a drift monitoring system for a production ML model. Use when asked to "monitor this model in production", "detect data drift", or "set up ML monitoring".
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Audit current model deployment topology — serving config, latency profile, version inventory. Use when asked "what models are deployed", "audit our serving setup", or "inventory our model versions".
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Plan and execute canary releases for model updates — traffic splitting, rollback triggers, success metrics. Use when asked to "canary the new model", "roll out this model safely", or "set up a traffic split for a model update".
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Design and configure model serving infrastructure — endpoint scaling, batching, GPU allocation. Use when asked to "serve this model", "design an inference endpoint", or "size GPU allocation for serving".
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ML reconnaissance — inventory all models, pipelines, data sources, and monitoring. Use when asked "what ML do we have", "model inventory", or "ML assessment".
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Design an SBOM generation pipeline — format, tooling, and integration into CI/CD. Use when asked to "generate an SBOM", "build an SBOM pipeline", or "add CycloneDX to CI".
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Generate onboarding documentation — what this project does, how to set up locally, where things live, key decisions, how to deploy. Written for day-one engineers who know nothing. Use when asked for "onboarding docs", "new engineer guide", "how to get started", or "developer setup".
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Design SLA framework -- response time targets, resolution time targets, tier definitions, and breach escalation process. Use when asked to "define our SLAs", "what response times should we commit to", "build a support tier structure", or "set up SLA monitoring".
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Operating doctrine for AI-era enterprise sales. Use when an agent works on accounts, deals, outreach, coaching, or pipeline — any revenue-affecting decision.
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Add a Docker container to a Datagrok package with Dockerfile and config
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Deploy Grokky — start Docker, ensure grok_spawner, build images, publish package
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Power Automate クラウドフローを Flow agent MCP SERVER（FlowAgent）で開発することを優先する。MCP が使えない場合は Dataverse Web API（workflow テーブル）でソリューション対応で作成・デプロイする。接続参照パターンで API 有効化を100%成功させる。
Microsoft Copilot Managed Runtime（Public Preview）のアプリを ms CLI と @microsoft/managed-apps SDK で作成する。リポジトリ方式（platform-managed Git / 自社 GitHub / 外部ビルド）を作成前に確定し、ローカル開発、コネクタ接続、preview、live デプロイ、共有、GitHub Actions による CI までを Microsoft Learn の手順どおりに進める。
Code Apps などのブラウザ アプリで、Azure AI Speech のストリーミング文字起こしと録音を実装する。ブラウザから Speech へ WebSocket で直結し、短期トークンは Managed Identity の Function からカスタム コネクタ経由で受け取る。Code Apps の CSP・iframe・メインスレッドの制約に合わせた音声経路（同一オリジン AudioWorklet、Push ストリーム、Worker タイマー無効）と、端末・ホスト再現・実機の 3 段階の検証を提供する。