인프라·DevOps 스킬

Azure AI Content Safety SDK for Python. Use for detecting harmful content in text and images with multi-severity classification.

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Build content moderation applications using the Azure AI Content Safety SDK for Java.

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Proper Lambda function structure with error handling

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Automated cleanup of unused AWS resources to reduce costs

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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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Deploy containerized frontend + backend applications to Azure Container Apps with remote builds, managed identity, and idempotent infrastructure.

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AWS development with infrastructure automation and cloud architecture patterns

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Comprehensive AWS cost analysis and optimization recommendations using AWS CLI and Cost Explorer

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Auri: assistente de voz inteligente (Alexa + Claude claude-opus-4-20250805). Visao do produto, persona Vitoria Neural, stack AWS, modelo Free/Pro/Business/Enterprise, roadmap 4 fases, GTM, north star WAC e analise competitiva.

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Azure AI VoiceLive SDK for Java. Real-time bidirectional voice conversations with AI assistants using WebSocket.

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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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Deploy web apps with backend APIs, database, and file storage. Use when the user asks to deploy or publish a website or web app and wants a public URL. Uses HTTP API via curl.

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Optimize end-to-end application performance with profiling, observability, and backend/frontend tuning. Use when coordinating performance optimization across the stack.

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Actorization converts existing software into reusable serverless applications compatible with the Apify platform. Actors are programs packaged as Docker images that accept well-defined JSON input, perform an action, and optionally produce structured JSON output.

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Scrape reviews, ratings, and brand mentions from multiple platforms using Apify Actors.

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Email infrastructure for AI agents. Create accounts, send/receive emails, manage webhooks, and check karma balance via the AgentMail API.

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Build container-based Foundry Agents with Azure AI Projects SDK (ImageBasedHostedAgentDefinition). Use when creating hosted agents with custom container images in Azure AI Foundry.

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Integracao completa com Amazon Alexa para criar skills de voz inteligentes, transformar Alexa em assistente com Claude como cerebro (projeto Auri) e integrar com AWS ecosystem (Lambda, DynamoDB, Polly, Transcribe, Lex, Smart Home).

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Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.

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Build persistent agents on Azure AI Foundry using the Microsoft Agent Framework Python SDK.

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Stores and operates on sparse expression matrices for single-cell and large bulk RNA-seq, covering dgCMatrix/dgRMatrix/dgTMatrix when-each-is-fast, the dgCMatrix (CSC, R) <-> CSR (Python) implicit transpose, AnnData (cells-rows) <-> SingleCellExperiment (cells-cols) orientation flip, HDF5/h5ad vs Zarr cloud-native shift, HDF5SummarizedExperiment + DelayedArray for out-of-memory bulk, scanpy backed mode for large h5ad, the ~10-15% density crossover where dense beats sparse, 10X format proliferation (MTX vs CellRanger H5 vs h5ad), the dense-conversion memory blow-up, and Dask + Zarr for consortium-scale matrices. Use when choosing sparse format, working with single-cell-sized matrices, importing/exporting 10X, debugging R/Python interop transposes, processing matrices too large for RAM, or building cloud-native pipelines.

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Creates DE-specific diagnostic and result visualizations using DESeq2/edgeR built-in functions and lightweight ggplot2 wrappers. Covers MA plot (with the shrunken-LFC compression effect), volcano (with the apeglm caveat that p-values are unchanged), PCA on VST/rlog (never raw counts), sample distance heatmaps, top-DE-gene heatmaps with the row-scaling trap, dispersion / BCV plot interpretation, p-value histogram diagnostics, plotCounts for individual genes, blind=TRUE vs FALSE rationale, and the n=3 visualization stake. Use when generating DE diagnostic plots, choosing VST vs rlog for visualization, troubleshooting suspicious plot patterns (shifted MA cloud, batch-dominated PCA, anti-conservative p-value histogram), or building a standard QC figure panel.

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Estimate bivariate genetic correlation (rg) between traits from GWAS summary statistics or individual-level genotypes using cross-trait LDSC, HDL, LAVA, rho-HESS, GREML-bivariate, Popcorn, and HDL-L. Use when quantifying shared genetic architecture between two traits, screening MR validity before causal inference, distinguishing global from locus-level rg, estimating trans-ancestry rg, separating partial from full causation via LCV gcp, or producing a STROBE-MR-compliant cross-trait sensitivity battery. Cross-trait LDSC intercept absorbs sample overlap and is NOT a bias; HDL is biased under sample overlap above ~5%. High rg between exposure and outcome motivates CHP-aware MR sensitivity (CAUSE, LHC-MR).

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Use this skill when the user asks about workers compensation for trucking — required by state law, classification of drivers, premium calculation (rate × experience modifier × payroll), Common Claim types in trucking, returning injured drivers to work, claims management, premium reduction strategies, and the difference between WC and Occupational Accident insurance for owner-operators. Reference state WC laws + IFTA / fleet insurance.

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