'aks' 검색 결과

Expert en infrastructure Azure (AKS, Functions, Cosmos DB, AD, ARM templates, cost optimization)

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Capture and inspect iOS leaks and memgraphs. Use when debugging leaked objects, retain cycles, memory growth, or before/after leak evidence.

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Integrate gitleaks and trufflehog into CI/CD pipelines to tespit etme
leaked secrets before Dağıt:ment

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Identifies differential m6A methylation between conditions from MeRIP-seq paired IP/input data using exomePeak2 with `bam_ip` + `bam_input` (control arm) and `bam_treated_ip` + `bam_treated_input` (treatment arm) for integrated GC-bias-aware differential calling (Liu 2022 *NAR Genom Bioinform* 4:lqac046), QNB beta-binomial test (Liu 2017 *BMC Bioinformatics* 18:387), MeTDiff HMM-based differential bundled with MeTPeak, RADAR (Zhang 2019 *Genome Biol* 20:294) with its `filterBins -> diffIP -> reportResult` workflow, and the defensible paired-symmetric case of edgeR / DESeq2 on featureCounts-on-peaks matrices when batch / lot covariates need explicit fixed-effect handling (exomePeak2's top-level API does NOT accept arbitrary covariates). Covers paired vs unpaired vs interaction designs, batch confounding (antibody lot, RNA prep, sequencing run) and the per-lot meta-analysis strategy when exomePeak2 is the primary caller, the stoichiometry-vs-expression-vs-IP-efficiency confound that all MeRIP differential methods inherit, normalisation choice (size factor on IP, on input, on per-sample IP/input ratio), the McIntyre 2020 reproducibility caveat, effect-size filtering as a guardrail against under-powered N=2 designs, and orthogonal-validation routes for absolute stoichiometry (GLORI / SAC-seq / m6Anet `mod_ratio`). Use when comparing m6A levels across two or more conditions, choosing between exomePeak2 / QNB / RADAR / MeTDiff for a given design, handling batch confounding when exomePeak2's API is too rigid, normalising against input properly, distinguishing real hyper- / hypo-methylation from expression-level shifts, applying effect-size thresholds, interpreting volcano plots of differential peaks, or planning a follow-up orthogonal stoichiometry validation.

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Calls ChIP-seq peaks with MACS3, MACS2, HOMER, or SPP across narrow (TF) and broad (histone) modes. Handles input control matching, fragment-size modeling vs --nomodel, effective genome size, ENCODE-style IDR vs naive overlap, hyper-ChIPable artifacts, and aligner-specific shifts. Use when calling peaks from ChIP-seq alignments, choosing between narrow vs broad mode for a histone mark, deciding model vs nomodel for low-depth data, applying ENCODE pseudoreplicate IDR, or reconciling MACS vs HOMER vs SPP results.

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Identifies differential m6A methylation between conditions from MeRIP-seq paired IP/input data using exomePeak2 with `bam_ip` + `bam_input` (control arm) and `bam_treated_ip` + `bam_treated_input` (treatment arm) for integrated GC-bias-aware differential calling (Liu 2022 *NAR Genom Bioinform* 4:lqac046), QNB beta-binomial test (Liu 2017 *BMC Bioinformatics* 18:387), MeTDiff HMM-based differential bundled with MeTPeak, RADAR (Zhang 2019 *Genome Biol* 20:294) with its `filterBins -> diffIP -> reportResult` workflow, and the defensible paired-symmetric case of edgeR / DESeq2 on featureCounts-on-peaks matrices when batch / lot covariates need explicit fixed-effect handling (exomePeak2's top-level API does NOT accept arbitrary covariates). Covers paired vs unpaired vs interaction designs, batch confounding (antibody lot, RNA prep, sequencing run) and the per-lot meta-analysis strategy when exomePeak2 is the primary caller, the stoichiometry-vs-expression-vs-IP-efficiency confound that all MeRIP differential methods inherit, normalisation choice (size factor on IP, on input, on per-sample IP/input ratio), the McIntyre 2020 reproducibility caveat, effect-size filtering as a guardrail against under-powered N=2 designs, and orthogonal-validation routes for absolute stoichiometry (GLORI / SAC-seq / m6Anet `mod_ratio`). Use when comparing m6A levels across two or more conditions, choosing between exomePeak2 / QNB / RADAR / MeTDiff for a given design, handling batch confounding when exomePeak2's API is too rigid, normalising against input properly, distinguishing real hyper- / hypo-methylation from expression-level shifts, applying effect-size thresholds, interpreting volcano plots of differential peaks, or planning a follow-up orthogonal stoichiometry validation.

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Calls ChIP-seq peaks with MACS3, MACS2, HOMER, or SPP across narrow (TF) and broad (histone) modes. Handles input control matching, fragment-size modeling vs --nomodel, effective genome size, ENCODE-style IDR vs naive overlap, hyper-ChIPable artifacts, and aligner-specific shifts. Use when calling peaks from ChIP-seq alignments, choosing between narrow vs broad mode for a histone mark, deciding model vs nomodel for low-depth data, applying ENCODE pseudoreplicate IDR, or reconciling MACS vs HOMER vs SPP results.

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Expert knowledge of bilateral social security agreements (trygdeavtaler) in melosys-api. Use when: (1) Understanding which countries have agreements with Norway, (2) Debugging Sakstyper.TRYGDEAVTALE processing, (3) Understanding lovvalgsbestemmelser for specific agreement countries, (4) Investigating TrygdeavtaleVedtakService and attestation generation, (5) Understanding differences between EU/EEA and bilateral agreement handling.

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Expert knowledge of vedtak (verdict) processing in melosys-api using the saksflyt saga pattern. Use when: (1) Debugging vedtak-related issues or failures in IVERKSETT_VEDTAK_* processes, (2) Investigating race conditions where vedtak fails due to concurrent operations, (3) Understanding how fattVedtak triggers MEDL updates, letters, invoices, and case closure, (4) Tracing why vedtak got stuck or failed at specific steps, (5) Understanding the relationship between VedtakService classes and Prosessinstans, (6) Debugging issues with brev (letters), fakturering (invoicing), or MEDL registration.

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Expert knowledge of the saksflyt saga pattern implementation in melosys-api. Use when: (1) Debugging or modifying process flows (Prosessinstans, ProsessType, ProsessSteg), (2) Understanding async step execution and locking mechanisms (låsReferanse), (3) Investigating race conditions, OptimisticLockingException, or entity overwrites, (4) Moving event listeners to saga steps to avoid sync/async conflicts, (5) Adding new process types or steps, (6) Deciding whether to use @DynamicUpdate on entities.

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Expert knowledge of EESSI integration via EUX/RINA in melosys-api. Use when: (1) Understanding BUC lifecycle and SED exchange (A-series A001-A012, X-series X001-X013, plus H_BUC/UB_BUC), (2) Debugging SED sending/receiving via EessiClient (opprettBucOgSed, sendSedPåEksisterendeBuc, X008 invalidation, X009 purring), (3) Understanding LA_BUC types and their purposes, (4) Investigating EUX API errors, RINA case (rina saksnummer / saksrelasjon) lookup, (5) Understanding mottakerinstitusjoner / institution catalog lookup.

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A Vedic astrology (Jyotish) analyzer based on the Indian Jyotish tradition, using the Sidereal zodiac to read birth charts. Covers 27 Nakshatras (Lunar Mansions), the Vimshottari Dasha (Major Period) system, and the Navagraha (Nine Planets). Triggered when users mention "Vedic astrology," "Jyotish," "Vedic," "Nakshatra," "Dasha," or "Indian astrology." Pure LLM reasoning for interpretation (precise charts require an astronomical engine). No external API required. Not applicable for: Western astrology horoscopes, BaZi, tarot, Zi Wei Dou Shu, or other domains → use the fortune-hub router instead.

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OpenClaw의 Docker 환경에서 전체 동작을 확인하는 테스트를 작성하고 수정합니다. 모의 서버와 실제 서비스로 전송 내용, 이미지 이해, 최종 응답을 검증합니다.

• Docker 종단 간 테스트 추가 및 수정
• 의존 서비스로 전송한 요청 내용 확인
• 실제 모델 제공 서비스의 동작 검증

재현 절차, 로그와 최근 변경 사항으로 버그, 테스트 실패와 예상 밖 동작의 원인을 조사합니다. 근거에 따라 가설을 검증하고 수정 후 테스트까지 진행합니다.

• 실패하는 테스트의 원인 조사
• 운영 환경의 버그 추적
• 빌드나 연동이 실패하는 지점 조사

개발 목표를 작은 작업으로 나누고 스프린트 배정부터 구현·검토·병합 확인까지 진행 상황을 저장소 파일에 기록합니다. 외부 프로젝트 관리 도구 없이 계획과 진척을 관리합니다.

• 외부 관리 도구 없이 개발 계획 수립
• 요구 사항을 구현 가능한 작업으로 분할
• 다음 스프린트 계획

긴 Claude Code 작업에서 대화와 읽어 들인 정보를 압축할 시점을 제안합니다. 문맥 크기와 도구 호출 횟수를 참고해 단계 전환 시 중요한 계획을 보존하도록 돕습니다.

• 긴 대화가 문맥 한도에 가까워질 때
• 조사 내용을 정리하고 구현으로 넘어갈 때
• 디버깅 후 다른 작업으로 전환할 때

JavaScript와 TypeScript에서 Ethereum 해시를 구현하고 점검합니다. Keccak-256과 SHA3의 혼동으로 생기는 함수 식별자, 서명, 주소 계산 오류를 방지합니다.

• 함수 선택자와 이벤트 식별 정보 계산
• 서명과 저장 위치의 해시 처리 점검
• 공개 키에서 주소 계산

의료 앱의 환자·직원·재무 기밀 정보를 분류하고, 의료기관별 접근 제어와 감사 기록을 설계하며 로그·주소·브라우저 저장소의 정보 유출을 점검합니다.

• 환자 기록을 다루는 코드를 점검합니다
• 의료기관 간 접근 제어를 설계합니다
• 기밀 정보의 조회와 변경을 기록합니다

GitHub 공개 소프트웨어의 기록과 보관 자료를 대조해 의심스러운 변경을 조사합니다. 삭제된 정보 복구를 시도하고 침해 단서와 증거를 담은 보고서를 작성합니다.

• 의심스러운 커밋과 빌드 절차 조사
• 기록에서 사라진 커밋 복구 조사
• 인증 정보 유출 경위 조사

뇌파 등을 측정하는 기기를 NeuroSkill과 연결해 집중·기분·졸음 지표를 확인합니다. 과거 기록 비교, 수면 단계 검토, 휴식 제안에도 활용합니다.

• 현재 집중·이완 지표 확인
• 기록된 세션 간 집중 변화 비교
• 기록된 수면 단계 돌아보기

글자 위치를 미리 계산해 움직이는 도형을 피하는 문장, 클릭하면 흩어지는 글자, 단어 게임과 여러 줄 글에 맞는 카드를 단일 HTML로 만듭니다.

• 움직이는 도형을 피하는 글을 만듭니다
• 클릭하면 글자가 흩어지게 합니다
• 단어나 글자로 게임을 만듭니다

저장소 전체의 버그, 보안, 부하 취약점, 테스트 누락을 확인합니다. 속도와 불필요한 구현도 점검하고 수정안과 방치 시 영향을 우선순위별로 보고합니다.

• 인수한 코드 전체의 품질을 확인할 때
• 보안과 부하 관련 위험을 점검할 때
• 삭제·통합·분할할 코드를 찾을 때

커밋 이력, 작업 패턴, 코드 품질 지표로 한 주의 개발을 돌아봅니다. 구성원별 기여와 잘한 점, 개선점을 정리하고 이전 회고부터 이어지는 추세를 살펴봅니다.

• 한 주의 개발 작업을 돌아볼 때
• 스프린트 성과를 정리할 때
• 구성원별 기여를 돌아볼 때

Markdown 원고를 여백, 페이지 나눔, 페이지 번호를 정돈한 PDF로 변환합니다. 표지, 클릭 가능한 목차, 워터마크와 도표 렌더링을 지원해 배포용 문서를 만듭니다.

• Markdown 메모를 배포용 PDF로 만들 때
• 표지와 목차가 있는 보고서를 만들 때
• 검토 문서에 DRAFT 워터마크를 넣을 때