'patterns' 검색 결과

Builds ASP.NET Core middleware. Pipeline ordering, short-circuit, exception handling.

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EF Core, DbContext, AsNoTracking, query splitting.

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Builds event-driven systems. Pub/sub, competing consumers, DLQ, sagas, delivery guarantees.

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Synchronizes threads and protects shared state. lock, SemaphoreSlim, Interlocked, concurrent collections.

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Tunes GC and memory. GC modes, LOH/POH, Gen0/1/2, Span/Memory deep patterns, ArrayPool.

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Designs ASP.NET Core architecture -- vertical slices, pipelines, caching, errors.

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Designs public .NET APIs. Naming, parameter ordering, return types, error patterns, extensions.

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Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs.

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Orchestrates .NET Aspire apps. AppHost, service discovery, components, dashboard, health checks.

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Architects Blazor apps. Hosting models, render modes, routing, streaming, prerender.

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Detects C# code smells during review. Anti-patterns, async misuse, DI mistakes, fixes.

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Composes Azure DevOps YAML pipelines. Templates, variable groups, multi-stage, triggers.

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AI-powered skill recommendation engine for dotnet-agent-harness. Analyzes project context and recommends relevant skills based on detected frameworks, packages, and patterns. Triggers on: recommend skill, suggest skills, what skill should I use, skill suggestion, project analysis recommendation.

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Build and harden high-performance APIs with strong security controls, endpoint budgets, rate limiting, and resilience patterns. Use when tasks involve API latency/throughput tuning, abuse resistance, authz hardening, or API release gates.

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Extract decisions, lessons, patterns, and surprises from completed phase artifacts

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Analyze WAF (ModSecurity/AWS WAF/Cloudflare) logs to detect SQL injection attack campaigns. Parses ModSecurity audit logs and JSON WAF event logs to identify SQLi patterns (UNION SELECT, OR 1=1, SLEEP(), BENCHMARK()), tracks attack sources, correlates multi-stage injection attempts, and generates incident reports with OWASP classification.

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Detect process injection techniques (T1055) including classic DLL injection, process hollowing, and APC injection by analyzing Sysmon events for cross-process memory operations, remote thread creation, and anomalous DLL loading patterns.

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Detect suspicious PowerShell execution patterns including encoded commands, download cradles, AMSI bypass attempts, and constrained language mode evasion.

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Detecting data exfiltration attempts from AWS S3 buckets by analyzing CloudTrail S3 data events, VPC Flow Logs, GuardDuty findings, Amazon Macie alerts, and S3 access patterns to identify unauthorized bulk downloads and cross-account data transfers.

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Detects insider data exfiltration by analyzing DLP policy violations, file access patterns, upload volume anomalies, and off-hours activity in endpoint and cloud logs. Uses pandas for behavioral analytics and statistical baselines. Use when investigating insider threats or building user behavior analytics for data loss prevention.

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Detect RDP brute force attacks by analyzing Windows Security Event Logs for failed authentication patterns (Event ID 4625), successful logons after failures (Event ID 4624), NLA failures, and source IP frequency analysis.

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Detects early-stage ransomware indicators in network traffic before encryption begins, including initial access broker activity, command-and-control beaconing, credential harvesting, reconnaissance scanning, and staging behavior. Uses network detection tools (Zeek, Suricata, Arkime), SIEM correlation rules, and threat intelligence feeds to identify ransomware precursor patterns such as Cobalt Strike beacons, Mimikatz network signatures, and RDP brute-force attempts. Activates for requests involving pre-ransomware detection, network-based ransomware indicators, or early warning ransomware monitoring.

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Detect and prevent privilege escalation in Kubernetes pods by monitoring security contexts, capabilities, and syscall patterns with Falco and OPA policies.

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Detects ransomware encryption activity in real time using entropy analysis, file system I/O monitoring, and behavioral heuristics. Identifies mass file modification patterns, abnormal entropy spikes in written data, and suspicious process behavior characteristic of ransomware encryption routines. Activates for requests involving ransomware behavioral detection, entropy-based file monitoring, I/O anomaly detection, or real-time encryption activity alerting.

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