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概要と使いどころ
Use when working with Terragrunt — DRY multi-env configs, module dependencies, remote state orchestration — even when the user just says 'deploy this to staging and prod' without naming Terragrunt.
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When working with GitHub Actions — workflow YAML, quality gates, test matrices, deployment triggers, reusable workflows — even when the user just says 'my CI is failing' or 'add a check'.
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Use when filling knowledge-layer context files — auth-model, tenant-boundaries, data-sensitivity, deployment-order, observability — interactive template walkthrough.
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Run a two-agent proxy approval council for autonomous sprint gates. Use when a sprint needs delegated approval for human gates such as deploy, live mutation, push, cleanup, skip, or shortened watch decisions, while requiring two independent agents to reach consensus that the human principal would approve under written policy and preferences.
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Domine Django 5.x com views assíncronas, DRF, Celery e Django Channels. Construa aplicações web escaláveis com arquitetura apropriada, testes e deployment.
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Especialista em containerização Docker com conhecimento profundo de multi-stage builds, otimização de imagens, segurança em containers, orquestração com Docker Compose e padrões de deploy em produção. Use PROATIVAMENTE para otimização de Dockerfile, problemas em containers, problemas de tamanho de imagem, hardening de segurança, networking e desafios de orquestração.
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Crie suites de testes end-to-end confiáveis, rápidos e mantíveis que ofereçam segurança para fazer deploy de código rapidamente e capturem regressões antes que os usuários as encontrem.
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Especialista em backend reativo Convex: design de schema, funções TypeScript, assinaturas em tempo real, autenticação, armazenamento de arquivos, agendamento e deploy.
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Implante aplicações e infraestrutura na Cloudflare usando Workers, Pages e serviços relacionados da plataforma. Use quando o usuário pedir para implantar, hospedar, publicar ou configurar um projeto na Cloudflare.
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Habilidade especializada para construir aplicações serverless prontas para produção na AWS. Abrange funções Lambda, API Gateway, DynamoDB, padrões orientados a eventos SQS/SNS, deployment com SAM/CDK e otimização de cold start.
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Domine migrações de schema e dados em ORMs (Sequelize, TypeORM, Prisma), incluindo estratégias de rollback e deployments sem downtime.
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Modelo de moderação especializado 7-8B do Meta para filtragem de entrada/saída de LLM. 6 categorias de segurança - violência/ódio, conteúdo sexual, armas, substâncias, automutilação, planejamento criminal. Precisão de 94-95%. Deploy com vLLM, HuggingFace, Sagemaker. Integra com NeMo Guardrails.
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Rastreie experimentos de ML, gerencie registro de modelos com versionamento, implante modelos em produção e reproduza experimentos com MLflow - plataforma agnóstica a frameworks para ciclo de vida de ML
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Quantização Half-Quadratic para LLMs sem dados de calibração. Use ao quantizar modelos com precisão 4/3/2-bit sem necessidade de conjuntos de calibração, para workflows de quantização rápida, ou ao fazer deploy com vLLM ou HuggingFace Transformers.
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Serve LLMs com alta throughput usando PagedAttention do vLLM e continuous batching. Use ao fazer deploy de APIs LLM em produção, otimizar latência/throughput de inferência, ou servir modelos com memória GPU limitada. Suporta endpoints compatíveis com OpenAI, quantização (GPTQ/AWQ/FP8) e tensor parallelism.
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Mescle múltiplos modelos ajustados usando mergekit para combinar capacidades sem retreinar. Use ao criar modelos especializados misturando expertise específica de domínio (math + coding + chat), melhorando performance além de modelos únicos, ou experimentando rapidamente variantes de modelos. Cobre SLERP, TIES-Merging, DARE, Task Arithmetic, mesclagem linear e estratégias de deploy em produção.
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Framework para construir aplicações com LLM usando agentes, chains e RAG. Suporta múltiplos provedores (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrações, agentes ReAct, tool calling, gerenciamento de memória e recuperação de vector stores. Use para construir chatbots, sistemas de perguntas e respostas, agentes autônomos ou aplicações RAG. Ideal para prototipagem rápida e deployments em produção.
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Discover and install specialized agent skills from the open ecosystem. ALWAYS use this skill when the user asks 'how do I do X', 'find a skill for X', 'is there a skill for X', wants to extend agent capabilities, or needs help with a specific domain (design, testing, deployment, etc.). Make sure to use this skill whenever the user mentions skills, plugins, extensions, tools, or wants to find new capabilities for the agent. Integrates with the Skills CLI and skills.sh directory.
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Publish a new Canvas Notebook release. Use this skill whenever the user asks to bump a version, prepare release notes, update CHANGELOG.md, create or push a git tag, publish a GitHub Release, deploy, or automate the release workflow. This skill covers the full release sequence for this repository: inspect commits/tags, push completed product-code commits first when authorized, confirm the pushed code has built on GitHub, choose the next calendar version, update package and CLI versions, update the changelog, run the required local build, commit, push the release commit, wait for the remote Build and Push worker on the pushed branch, tag, push the tag, and publish the release.
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[DevOps] Use when deploying to Cloudflare (Workers, R2, D1, KV, Pages), Docker, or GCP (Compute Engine, GKE, Cloud Run).
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[Architecture] Use when designing solution architecture across backend, frontend, data & consistency, integration & APIs, deployment, monitoring, testing, and code quality. Architecture laws, style-selection triggers, coupling taxonomy, trade-off tables and the anti-pattern catalog live in `.claude/docs/architecture-knowledge.md`.
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Use when auditing UI code for interface-guideline compliance (accessibility, forms, animation, images, performance, UX copy) and/or validating a deployed page against Lighthouse 95+ targets. Produces evidence-based findings (file:line + Lighthouse JSON) and turns confirmed pendencies into Draft SPECs via write-specs. Do NOT use to design/build UI from scratch (use design) or to fix findings inline — fixes go through the SPEC pipeline.
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Design, implement, and integrate generalized validation harnesses across a producer-consumer boundary after a local harness contract exists. Use when refactoring custom validation CLIs/MCPs for large polyrepos, extending Steward across sibling repos, or deploying a local tool to a consumer project for dogfooding and testing; use mcp-harness-repo-maintainer first for initial steward.yaml adoption and cold-start proof.
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Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment
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