'nodes' 검색 결과

Decide what to PERSIST in your data structures (graph nodes, DB tables, cache layouts) based on the QUERIES you must answer, not the DEFINITIONS that justify the data. Definitions tell you logical identity; storage strategy is independent. Materializing every definitional component leads to O(N×M) blow-ups that masquerade as memory leaks. Use when: (1) designing a new graph-node type, edge type, DB table, or cache layout; (2) about to name a `subgraph` / `comprises` / `members` / `contains` collection on a parent entity; (3) memory growth proportional to (entities × per-entity-elements); (4) "memory leak" debugging that survives multiple targeted patches — the leak may be storage shape, not retention; (5) pre-implementation sketch includes "for each X, store all reached nodes"; (6) research/spec doc says "X = ⟨A, B, C⟩" and you're tempted to make it three storage edges per X.

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Use this skill when the user wants to turn code graph analysis into tracked GitHub issues — "audit the architecture", "find god nodes", "triage architectural debt", "run graphify and log issues", "what's over-coupled in this codebase", "create issues from graphify findings", "check for structural problems", "scan for architectural smells", or any request that combines codebase topology analysis with issue tracking. This skill runs graphify to build a dependency graph, parses GRAPH_REPORT.md for god nodes and structural patterns, converts findings into GitHub issue payloads, and optionally pushes them to the repo. It bridges static analysis and project management in a single automated pass. Requires graphify and gh CLI.

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Step-by-step guide for building Web Audio processing pipelines — AudioWorklet processors, custom nodes, parameter automation, and WebMIDI integration. Use when the user asks how to build or wire up Web Audio code from scratch. Trigger on phrases like "build an AudioWorklet", "create a custom Web Audio effect", "how do I use WebMIDI", "how do I write an AudioWorkletProcessor", or "how do I connect AudioNodes".

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Diagnoses GKE nodes reporting NotReady or Unknown status by inspecting node conditions, events, kubelet/containerd logs, and node metrics, then proposing safe remediations. Use when nodes show NotReady, when the kubelet stops posting node status, or when workloads are evicted or stuck Pending due to node health. Don't use for pod-level application failures (use gke-workload-troubleshooting), autoscaler scale-up/scale-down decisions (use gke-cluster-autoscaler), or non-GKE compute.

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Plans, configures, and hardens platform-level Google Kubernetes Engine (GKE) cluster security. Covers cluster add-ons (Secret Manager enablement), RBAC hardening (disabling insecure bindings, audit tools), Binary Authorization, enabling Shielded Nodes, GKE Sandbox cluster enablement, GKE IAM roles, and cross-service authentication IAM patterns. Use when securing cluster control planes, hardening GKE RBAC, enabling Shielded Nodes, enabling GKE Sandbox runtime, enabling cluster-wide security add-ons, or managing GKE IAM roles. Don't use for workload-level security (Workload Identity, SecretProviderClass, PSS, NetPol, gVisor pod runtimeClassName; use gke-workload-security instead).

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Diagnoses and prevents vbar_control_agent segfaults, out-of-memory (OOM) errors, and TPU device initialization failures on TPU v6e nodes in GKE caused by race conditions during TPU device resets or high-frequency metrics polling. Use when troubleshooting vbar_control_agent crashes, memory cgroup OOMs in serial console logs, tpu-device-plugin metrics checksum corruption errors, or custom TPU metrics collection conflicts on GKE TPU v6e nodes. Don't use for general non-TPU container OOM troubleshooting or standard GKE node lifecycle operations.

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Builds, validates, schedules, and dynamically modifies DAG execution graphs. Decomposes problems into nodes with dependencies, performs topological sorting, detects cycles, resolves conflicts, and schedules wave-based parallel execution. Use when designing a DAG structure, validating dependencies, planning execution order, or modifying a DAG at runtime. Activate on "build DAG", "plan workflow", "DAG dependencies", "topological sort", "schedule execution", "modify DAG", "replan". NOT for executing DAGs (use dag-runtime), validating outputs (use dag-quality), or matching skills to nodes (use dag-skills-matcher).

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Pencil CLI（`pencil`コマンド）だけを使って既存の.penファイル（Pencilで作成されたデザインファイル）をAIプロンプトで修正・更新するスキル。ユーザーが.penファイルの編集、ボタン追加、レイアウト変更、UIデザインの調整、Pencilデザインの更新などを依頼した場合に必ずこのスキルを使用する。エージェントモード（`pencil --in --out --prompt`）で同一パスを指定して既存ファイルを上書き編集し、編集後はインタラクティブモード（`pencil interactive`）でNodeツリーから「**編集したコンポーネントのNodeだけ**」を特定して`get_screenshot` / `export_nodes` でPNG出力し、`.pen`と同階層の`snapshots/`ディレクトリに保存する。Pencil MCPには依存せず、`pencil` コマンドのみで完結する。

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Pencil CLI（`pencil`コマンド）だけを使って、.penファイル（Pencilで作成されたデザインファイル）の中のNodeのデザインデータ（属性・構造）とスクリーンショット画像を読み取り専用で取得するスキル。Node IDが分かっているケースだけでなく、名前の正規表現（例: 「ヘッダー」「.*Button」）、Nodeタイプ（frame / text / image など）、再利用可能コンポーネント、特定フレーム配下、ドキュメント全体のトップレベルなど、**ID以外の指定方法**にも対応する。ユーザーが「.penのこのNodeの中身を見せて」「特定コンポーネントのデザインデータを取り出して」「Nodeのスクリーンショットだけ欲しい」「ヘッダーの構造を確認したい」「ボタンのスタイルをコピーしたい」「再利用可能コンポーネント一覧を見せて」「ドキュメント全体の構造を覗きたい」「全てのテキストNodeを取得して」のように.pen内の要素の調査・参照・確認・抜き出しを依頼した場合に必ずこのスキルを使う。インタラクティブモード（`pencil interactive`）で `batch_get` の `nodeIds` / `patterns` / `parentId` を使い分けてNode属性をJSONで取得し、`get_screenshot` / `export_nodes` で画像を`.pen`と同階層の`snapshots/`にPNG出力する。編集はしない（`save()`を呼ばない）ため、対象ファイルは絶対に書き換わらない。Pencil MCPには依存せず`pencil`コマンドのみで完結。

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- Build an entity-relationship link-analysis graph of an investigation — nodes, typed edges carrying source and confidence, aliases, and temporal validity — to expose shared infrastructure, bridging nodes and the real principal behind a [человек]. Use when an investigation has outgrown a list and needs a graph, or when asked how a set of people, companies and domains connect

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Expert en génération d'images ComfyUI (workflows, nodes, models, inpainting, upscaling)

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Expert en ComfyUI workflows avancé (install, custom nodes, model management, workflow design)

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Write Python code in n8n Code nodes. Use when writing Python in n8n, using _input/_json/_node syntax, working with standard library, or need to understand Python limitations in n8n Code nodes.

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An innate exploratory drive that guarantees no graph node remains permanently invisible to an agent population. After a warm-up period (step > 3), each agent fires a coverage scan with probability |unseen_nodes| / |all_nodes|. When triggered, the agent teleports directly to the globally unseen node with the highest belief uncertainty, works it, and returns control to the normal action-selection loop. Probability is self-annealing: it starts near 1.0 when almost everything is unseen and decays toward 0.0 as coverage saturates, requiring no manual schedule. The mechanism is "innate" (hard-coded into the agent step loop) as distinct from the "adaptive" EFE path, which requires local neighbors and learned precision weights. Together they form a two-layer exploration architecture: adaptive for locally-guided foraging, innate for topological completeness.

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예약한 Itô GPU의 모델 서비스 지원 여부와 향후 확인 사항을 정리합니다. 현재는 서비스를 시작하지 않으며, 미지원 범위와 필요한 조건을 안내합니다.

• Itô GPU 예약 후 서비스 지원을 확인합니다
• OpenAI 호환 접속 주소의 제약을 확인합니다
• 향후 모델 서비스 설정을 검토합니다

예약이 완료된 Itô GPU 환경에서 기계 학습 훈련을 사용할 수 있는지 확인합니다. 현재는 훈련을 실행하지 않으며, 미제공 기능과 향후 인계 조건을 정리합니다.

• GPU 예약 후 훈련 가능 여부 확인
• 미세 조정 작업의 인계 요건 확인
• 예약, 예산, 확인 절차 정리

TorchTitan과 PyTorch로 대규모 언어 모델 사전 학습을 설정합니다. 여러 GPU에 작업을 나누고 단일·다중 노드 실행과 학습 저장·재개를 지원합니다.

• 단일 노드에서 Llama 3.1 8B 사전 학습
• SLURM으로 다중 노드 학습 실행
• H100용 Float8 학습 설정

업무 절차와 시스템 흐름을 색깔 있는 메모지와 곡선 화살표로 도식화합니다. 분기와 합류를 표현하고, 시작 안내나 운영 설명에 쓸 단일 HTML 파일로 만듭니다.

• 사용 시작까지의 절차 도식화
• 운영 절차 설명
• 시스템 구조 소개

분산 시스템에서 네트워크 상태, 처리 성능, 장애 조건에 따라 합의에 필요한 참여 노드 수와 투표 가중치를 조정하도록 돕습니다. 노드 추가·제거와 변경 검증도 다룹니다.

• 네트워크 상태에 따른 합의 조건 검토
• 노드 추가·제거 및 장애 대응 설계
• 노드 성능에 따른 투표 가중치 설정

앱과 분산 시스템의 CPU, 메모리 등 자원 사용을 분석해 처리 지연 원인을 찾습니다. 자원 배분, 부하 분산, 캐시와 알고리즘을 개선하고 변경 전후 성능을 비교합니다.

• 앱의 처리 속도가 느린 원인을 조사합니다
• CPU와 메모리 배분을 검토합니다
• 노드 사이의 부하 분산을 개선합니다

사람, 웹페이지, 시스템의 연결을 분석하고 PageRank로 중요한 지점과 영향의 확산을 파악합니다. 추천 후보와 집단을 찾고 통신 구조 개선에도 활용합니다.

• 소셜 네트워크의 영향력과 집단 분석
• 사이트 링크와 페이지 중요도 분석
• 사용자 선호에 따른 추천 후보 추출

여러 기기나 서버의 업데이트를 합치는 데이터 동기화 구현을 돕습니다. 카운터와 집합 등의 CRDT를 사용해 변경분 전송과 작업 간 인과관계를 다룹니다.

• 여러 노드의 개수 집계
• 공유 집합의 동시 업데이트 병합
• 변경분만 보내는 동기화 구현

여러 에이전트나 분산 시스템이 합의하는 방식을 설계하고 구현하도록 돕습니다. 투표 가중치, 작업 배분, 노드 고장과 악의적인 행동에 대한 대응을 다룹니다.

• 여러 에이전트의 합의 방식 설계
• 영향력에 따른 가중 투표 구현
• 고장과 악의적인 행동에 대비하는 방식 검토

여러 노드를 연결하는 federation 초기 설정으로 ed25519 키 쌍과 설정 파일을 만듭니다. 공유할 공개 키와 접속 주소를 표시하고 필요에 따라 준수 모드를 설정합니다.

• 노드의 federation 설정을 초기화합니다
• 초기 설정에서 준수 모드를 지정합니다
• 공유할 공개 키와 접속 주소를 확인합니다