'canary' 검색 결과

Post-deploy canary monitoring. (gstack)

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[Deprecated] quality gate now covers tests + canary. Use `cm-quality-gate` instead.

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Design and execute A/B tests for ML models in production using traffic splitting, statistical significance testing, and canary/shadow deployment strategies. Measure performance differences and make data-driven decisions about model rollout. Use when validating a new model version before full rollout, comparing candidate models trained with different algorithms, measuring business metric impact of model changes, or when regulatory requirements mandate gradual rollout.

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Post-deploy canary monitoring. (gstack).

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Post-merge deployment workflow covering feature flags, canary/blue-green rollout, smoke-test verification, and rollback triggers. Use after a PR is merged and you need to ship it safely to production. Trigger on "deploy", "roll out", "canary", "feature flag", "rollback".

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Use this skill to monitor and verify a deployed URL after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, and performance regressions after deploys, merges, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy verification.

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Experimental/manual harness canary procedure. It records benchmark manifests and scores but does not provide a fully automated runner.

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Update Codex's pinned `v8` / `rusty_v8` versions, validate the release-candidate path, and investigate failed V8 canary or artifact builds. Use when asked to bump V8, update `rusty_v8` artifacts, prepare or validate a V8 release candidate, check `v8-canary`, or diagnose why a V8 version update no longer builds.

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GStack canary method for staged release thinking, smoke gates, rollout checks, and rollback signals before or after deployment.

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ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics のアーキテクチャ、サイジング、構成を見積もるスキル。 性能要件、可用性要件、クラウド環境からScalarDB Cluster Pod数、Kubernetes構成、 バックエンドDB、API Gateway、監視システム等の全体構成を見積もる。 ScalarDB Analyticsを使用する場合はEMR/Databricksのサイジングも含む。 使用タイミング: - 「ScalarDBのサイジングを見積もりたい」「ScalarDB環境を構築したい」 - 「ScalarDB Clusterの構成を決めたい」「ScalarDBの費用を算出したい」 - 「開発/テスト/ステージング/本番環境のScalarDB構成」 - CI/CD、Blue/Green、Canary Deploymentを含む本番環境設計 - 「ScalarDB Analyticsを使いたい」「分析クエリ環境を構築したい」 - 「EMR/Databricksのサイジングを見積もりたい」 出力: Markdown形式の見積もり結果 + HTML形式のレポート 費用: USD/JPY両建て（為替レート明記）

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差分に追加されたソースコードへ混入した不可視・危険な Unicode 文字（タグ文字・異体字セレクター・ゼロ幅文字・双方向制御/マーク・変則空白）を検出する。GlassWorm 型サプライチェーン攻撃・ASCII smuggling・Trojan Source（CVE-2021-42574）でコードを不可視化する手口を、決定論的な静的解析（列挙した code point 集合に限定）として捕捉し、canary テストで誤検出の再発を防ぐ

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diff-time で「影響範囲を repo 全体で調査した証拠」「失敗系を検証した証拠」「外部依存・レート制限・キャッシュ整合を確認した証拠」の欠落を検出する evidence-sufficiency 観点。defect そのものは既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が差分・PR 本文・テストに残っているか」の meta 評価のみを行う。証拠が同一 diff に同梱（テスト・canary・grep 記録）されていれば充足とみなす

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Expert en versioning d'agents IA (git-based, rollback, canary deployments, changelog, migration)

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Busabase-backed App-in-Skill dashboard for a shared LLM gateway's cost and model governance — daily spend trend, cost breakdown by service/model, a canary-rollout status board, and a deterministic cost/error anomaly list. Use when the user invokes $kelly-llm-gateway or /kelly-llm-gateway, or wants to review LLM gateway spend, model routing, canary rollouts, rollback readiness, or cost/error anomalies for services routed through one shared gateway to multiple LLM providers/models. Human actions (promote/rollback/hold a rollout, acknowledge an anomaly) write directly onto the route's own Busabase record — this skill never changes a real routing config.

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GameDay / FIS 実験の振り返りを行う。「振り返りして」「実験の結果をまとめて」「障害の影響を見せて」「ドリフト検出して」「講評して」など、実験の前後比較・影響分析・講評作成の全てで必ず使う。実験の「前」から使うスキルであることに注意 — ベースライン取得 (実験前) → 観測 (実験中) → 3 視点分析と KPT 講評の gameday.json への書き込み (実験後) までを一連で扱う。cdk drift / CloudFormation ドリフト検出、Synthetics canary の結果確認、CloudWatch メトリクスの前後比較が絡む作業も該当する。

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Manage the canary token honeypot system for detecting security scanning

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작성된 풀 리퀘스트를 병합하고 CI와 배포가 끝날 때까지 기다린 뒤 운영 환경 상태를 확인합니다. 변경 반영부터 공개 후 작동 확인까지 이어서 진행합니다.

• 작성된 풀 리퀘스트 병합
• CI와 배포 완료 대기
• 공개 후 운영 환경의 작동 상태 확인

Storybook에서 프로젝트의 기존 UI 구성 요소와 설정 항목, 사용 예시를 확인합니다. 사용법 질문에 답하고 중복 구현 전에 재사용 가능 여부를 판단합니다.

• 기존 UI 구성 요소를 찾습니다
• 구성 요소의 설정 항목과 사용 예시를 확인합니다
• 구성 요소 사용법을 질문합니다

Storybook에서 재사용할 UI 구성 요소를 찾고 변경에 맞춰 표시 예시를 만들거나 갱신합니다. 테스트를 실행하고 결과를 검토용으로 공개합니다.

• UI 변경에 쓸 기존 구성 요소를 찾습니다
• 구성 요소 변경에 맞춰 표시 예시를 갱신합니다
• 스토리 테스트를 실행합니다

기존 Storybook을 11.0 이상으로 업그레이드합니다. 공식 가이드를 확인하며, 최신 안정 버전이 11.0 미만이면 11.0 알파 버전을 선택합니다.

• 기존 Storybook을 업그레이드합니다
• Storybook 11.0 이상 요구를 충족합니다
• 안정 버전이 없을 때 알파로 업그레이드합니다

Storybook이 설치된 프로젝트에서 실제 컴포넌트를 표시할 preview 파일과 스토리를 준비합니다. 설치 상태와 지원 버전을 확인한 뒤 설정을 진행합니다.

• 설치된 Storybook의 표시 설정을 준비합니다
• 실제 컴포넌트를 보여 주는 스토리를 작성합니다
• 설정 전에 필요한 버전 조건을 확인합니다

Storybook 규칙에 맞춰 변경 사항을 검토받을 초안 풀 리퀘스트를 만듭니다. 제목, 필수 라벨, 본문 템플릿과 수동 테스트 절차를 정리합니다.

• Storybook 변경 사항을 검토에 제출하기
• 범주, 지속적 통합, 품질 확인 라벨 선택하기
• 재현 가능한 수동 테스트 절차 작성하기

이미 설치된 Storybook에 작동하는 preview 파일과 실제 컴포넌트를 표시하는 스토리를 준비하여 컴포넌트의 표시 상태를 확인할 환경을 구성합니다.

• 기존 Storybook의 표시 설정을 구성합니다
• 실제 컴포넌트의 스토리를 추가합니다
• 설정 전에 지원 버전을 확인합니다

이미 설치된 Storybook을 공식 업그레이드 절차에 따라 11.0 이상으로 업데이트합니다. 최신 안정 버전이 11.0 미만이면 11.0 알파 버전을 선택합니다.

• 기존 Storybook 업데이트
• Storybook을 11.0 이상으로 통일
• 안정 버전이 11.0 미만일 때 알파 버전 사용