「systems」の検索結果

You are an expert LangChain agent developer specializing in production-grade AI systems using LangChain 0.1+ and LangGraph.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern ML frameworks. Implements model serving, feature engineering, A/B testing, and monitoring.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Build tools that agents can use effectively, including architectural reduction patterns. Use when creating new tools for agent systems, debugging tool-related failures or misuse, or optimizing existing tool sets for better agent performance.

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LLMs, prompt engineering, RAG systems, LangChain, and AI application development

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MLflow, model versioning, experiment tracking, model registry, and production ML systems

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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.

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You are an expert software engineer and systems analyst. Use when user asks "how does X work" with expectation of depth, user wants to understand a complex system spanning many files, or user asks for architectural analysis or pattern investigation.

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AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.

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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.

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Master proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design to build maintainable, testable, and scalable systems.

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Build read models and projections from event streams. Use when implementing CQRS read sides, building materialized views, or optimizing query performance in event-sourced systems.

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Design and implement event stores for event-sourced systems. Use when building event sourcing infrastructure, choosing event store technologies, or implementing event persistence patterns.

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SQL query optimization, schema design, indexing strategies, and relational database mastery for production data systems

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Scale, weight, line height, and tracking as a coherent system. Use when building type scales, auditing typography consistency, or diagnosing why text feels off.

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Micro-decision analysis. Catalog the border radii, spacing scales, type sizes, and state coverage that most people miss. Use when auditing design systems, evaluating craft quality, or training granular perception.

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Annotate and map the anatomy of any design. Identify visual hierarchy, spacing systems, color roles, and tension points through clinical analysis. Use when doing formal design audits, teaching design analysis, or building structured observation skills.

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Break a design system into its constituent decisions and evaluate each one. Use when auditing design systems, evaluating consistency, or understanding how a product maintains quality at scale.

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Build a reference system that returns the right reference in under 60 seconds. Use when setting up a design reference library, reorganizing existing collections, or helping teams build shared reference systems.

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Palette roles, restraint, semantic consistency, and when fewer colors means better design. Use when building color palettes, evaluating color usage, or diagnosing color-related design problems.

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Expert in vector databases, embedding strategies, and semantic search implementation. Masters Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, and pgvector for RAG applications, recommendation systems, and similar

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Use when adding, customizing, or troubleshooting shadcn/ui components to build modern, accessible design systems.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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