'gold' 검색 결과

golden-failed-check-repair-재현

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Rebuild the pgvector gold index after source data changes. Invoke manually — replaces each collection, do NOT trigger automatically.

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NomiciAI mbb-page-makerのstarterとCSSを使い、主張・根拠・図解を日本語のHTMLスライドへ組む。原典runtimeとGolden Pathで検査・出力する。

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Perform DCSync attacks to replicate Active Directory credentials and establish domain persistence by extracting KRBTGT, Domain Admin, and service account hashes for Golden Ticket creation.

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Expert en platform engineering (developer experience, IDP, golden paths, self-service, métriques)

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기존 코드에 담긴 암묵적인 명명, 구성, 오류 처리 관례를 읽어 AI가 참고할 규칙으로 정리합니다. 방침의 충돌을 하나씩 확인하고 코드 변경 후 규칙 갱신도 지원합니다.

• 오래된 코드베이스에 AI를 도입할 때
• 암묵적인 코딩 규약을 문서화할 때
• 명명과 구성 방침의 충돌을 정리할 때

기능 변경의 통과 여부를 판단할 인수 기준과 수동 검증 계획을 만듭니다. 정상 흐름부터 경계값, 오류, 성능까지 정리하고 판정에 필요한 증거를 명시합니다.

• 기능 변경을 QA에 전달
• 화면 동작을 바꾸는 PR 검토
• 장애 후 재발 여부 확인

경영 판단에 필요한 선택지, 위험, 권고안을 독립형 HTML 슬라이드로 정리합니다. 차분한 남색과 금색 디자인으로 CEO, 전략팀, 이사회에 설명할 자료를 만듭니다.

• 수익화 여부를 결정할 대안을 비교합니다
• 권고안을 담은 이사회 자료를 만듭니다
• 경영진을 위한 전략 설명을 정리합니다

원유·가스·금·반도체 등의 무역 데이터를 국가나 품목으로 조회합니다. 거래 상대, 금액, 중량, 전년 대비 급변을 통해 중요 물자의 흐름과 무역 의존도 변화를 살펴봅니다.

• 중요 물자의 거래 상대 확인
• 반도체 무역의 전년 대비 급변 탐색
• 물자 무역 의존도 변화 확인

Find public web images from a text query and return image URLs with their source pages. Use the results to select visuals for documents, feeds, or creative references, with checks for image links used in deliverables.

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• Find image candidates for a document
• Collect visual references for a design
• Find remote image URLs for a feed

Validate particle data and run RELION refinement for single-particle cryo-electron microscopy. Check independently refined half maps, calculate diagnostic map correlations, and perform soft-mask postprocessing while preserving execution logs and restart information.

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• Check particle metadata and image-stack consistency
• Run refinement on a selected particle population
• Inspect agreement between independent half maps

Build repeatable evaluations for AI agent responses, tool choices, and multi-step tasks. Use reference datasets and scoring criteria to compare changes, detect quality regressions, and set automated checks that must pass before deployment.

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• Compare agent quality before and after prompt changes
• Test tool selection and multi-step task execution
• Evaluate resistance to prompt injection

Prepare an evaluation framework before fine-tuning a language model. Build labeled examples, checks for each failure type, and a base-model benchmark, while calibrating model-based judges against human labels to support comparisons after training.

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• Build an evaluation set from agent traces
• Create separate checks for each failure type
• Calibrate an LLM judge against human labels

Explains how PluginEval combines structural checks and experimental model assessments into quality scores. Helps interpret low scores, identify improvement areas, set marketplace thresholds, and explain what evaluation badges actually represent.

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• Investigating why a skill received a low score
• Improving descriptions that define when a skill should run
• Setting score thresholds for marketplace listings

Export an approved fine-tuned model into a format suited to its hardware and runtime. Choose weight packaging and quantization, which reduces numerical precision, then compare outputs before and after export to check for regressions.

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• Exporting a checkpoint approved for deployment
• Choosing a model format for a target GPU or laptop
• Comparing outputs before and after export

Evaluate whether a fine-tuned model is ready for release by checking training data, general capability loss, comparisons with the base model, and staged production rollout. Produces an evidence-based promotion or rejection report with one prioritized remedy when rejected.

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• Deciding whether to release a fine-tuned model
• Checking whether training reduced general capabilities
• Reassessing a model against updated reference evaluations

Build an end-to-end evaluation pipeline for Python AI applications using pixie-qa and real language-model calls. Define criteria, prepare realistic test data, score application runs, and analyze the evidence to produce a prioritized improvement plan.

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• Setting up quality checks for Python AI applications
• Creating realistic scenarios for known failure modes
• Scoring full application runs with real language-model calls

Create and manage Arize datasets for evaluation and experiments using the ax CLI. Import records from files, append examples, inspect dataset versions, and export a chosen version for offline analysis, with checks for field consistency and export completeness.

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• Creating evaluation datasets from files
• Adding examples to an existing test set
• Inspecting dataset metadata and versions

Organizes central bank policy, exchange rates, geopolitical risks, and capital flows into scored factors. Produces a structured macro report to support research into allocations across stocks, gold, and US Treasuries.

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• Building a macro dashboard for allocation research
• Comparing monetary policy and currency pressures
• Reviewing geopolitical risks and capital flows

Plan portfolio allocations across assets using risk, correlations, return forecasts, and trading costs. Compare five optimization methods, produce settings for config.json, and define rebalancing rules that adjust holdings back toward their target weights.

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• Comparing allocations across stocks, bonds, and gold
• Choosing an optimizer based on return forecasts and correlations
• Preparing portfolio settings for config.json

Plan tiered administration for Active Directory by separating administrative accounts and systems into three levels. Cover dedicated administration workstations, authentication restrictions, and verification checks to help limit credential theft and the spread of compromise.

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• Designing tiered Active Directory administration
• Separating privileged accounts by administrative tier
• Planning dedicated administration workstations

Create evaluation drafts for existing skills using actual conversations and user corrections. Produce criteria and repeatable test cases, distinguish evidence from specification assumptions, and prepare an anonymized draft for human review.

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• Turn user corrections into repeatable test cases
• Compare promised behavior with actual usage
• Draft an evaluation from conversation history