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概要と使いどころ
Apache Airflow DAGs, operators, SLA monitoring, and workflow orchestration. Activate on: Airflow, DAG, operator, sensor, scheduler, task dependency, SLA, backfill, XCom. NOT for: dbt transformations (use dbt-analytics-engineer), streaming pipelines (use streaming-pipeline-architect).
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Use when running verbose CLI commands — wraps them with rtk (Rust Token Killer, third-party Apache-2.0; upstream reports 60-90% token savings). Covers installation, configuration, and usage patterns.
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Construa pipelines de dados escaláveis, data warehouses modernos e arquiteturas de streaming em tempo real. Implementa Apache Spark, dbt, Airflow e plataformas de dados nativas em nuvem.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Erstellt oder überarbeitet einen Skill FÜR DIESES ÖKOSYSTEM: delegiert die generische Interview-/Entwurfs-/Eval-Schleife an das offizielle skill-creator-Plugin (Anthropic, Apache-2.0), setzt aber zusätzlich die ellmos-Anforderungen durch, die das offizielle Plugin nicht kennt — Haus-Frontmatter (9 Felder), Kategorie/Sichtbarkeits-Regeln, anbieter-/nutzer-/ellmos-neutrale aber ellmos-sensitive Erkennung via grounding-seed, mitgelieferte config.json (inkl. Lernvertrag) + connections.json, Anbieter-/Vendor-Bewusstsein (State-of-the-Art-Alternativen inkl. eigener ellmos-Komponenten vorschlagen), einen Selbstaktualisierungs-Abschnitt UND einen wiederverwendbaren Lern-/Abdeckungs-Dateisatz (user-usecases.json, usecase-gaps.json, known-providers-and-abilities.json, gap-closing-analysis.json — an skill-creators evals.json und A2A/AgentSkill angelehnt, kein Parallelstandard). IMMER nutzen, wenn ein NEUER Skill für dieses System entstehen oder ein bestehender auf ellmos-Konformität nachgerüstet werden soll — auch bei "erstelle einen Skill", "bau mir einen Skill für X", "skill-creator nutzen", "neuen Skill anlegen", "diesen Skill ellmos-konform machen", "Lernvertrag/Verhaltenscodex für einen Skill anlegen", "Usecase-Abdeckung eines Skills prüfen". Für reines Skill-FINDEN/ROUTEN stattdessen skill-finder, für Landschafts-Audit skill-explorer.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Collect this machine's local Claude Code conversation data with the asz collector. Resolves the local Claude data directory (honouring CLAUDE_CONFIG_DIR and XDG_CONFIG_HOME), builds the binary, lists what is discoverable, and lands everything into the storage root. Use when asked to collect, backfill, re-collect, or inspect local Claude Code sessions, or to check what the collector can see.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Use when working with Airflow — apache Airflow workflow orchestration management. Covers DAG management, task instance monitoring, executor health, pool status, variable management, connection audit, and scheduler diagnostics. Use when checking DAG run status, investigating task failures, managing Airflow resources, or auditing configurations.
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Use when working with Cassandra — apache Cassandra keyspace analysis, compaction strategies, repair status, nodetool operations, and cluster health monitoring.
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Use when working with Druid — apache Druid datasource analysis, ingestion task management, supervisor status, segment management, and query performance.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Apache Spark, Hadoop, distributed computing, and large-scale data processing for petabyte-scale workloads
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Apache Airflow, dbt, Prefect, Dagster, and modern data orchestration for production data pipelines
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Build scalable data pipelines, modern data warehouses, and real-time streaming architectures. Implements Apache Spark, dbt, Airflow, and cloud-native data platforms.
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Best practices and guidelines for Apache Kafka event streaming and distributed messaging
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Parse Apache and Nginx access logs to detect SQL injection attempts, local file inclusion, directory traversal, web scanner fingerprints, and brute-force patterns. Uses regex-based pattern matching against OWASP attack signatures, GeoIP enrichment for source attribution, and statistical anomaly detection for request frequency and response size outliers.
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Fast in-memory DataFrame library for datasets that fit in RAM. Use when pandas is too slow but data still fits in memory. Lazy evaluation, parallel execution, Apache Arrow backend. Best for 1-100GB datasets, ETL pipelines, faster pandas replacement. For larger-than-RAM data use dask or vaex.
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投行 strategic-alternatives pitch book — trading comps / precedent transactions / valuation football field / DCF sensitivity / 战略选项矩阵 / 流程建议。改写 assets/template.html 保留 IB-specific chrome / disclosure bands / source labels。用于 Board / sell-side 讨论材料。**不是** VC 融资 deck。工作流改自 Anthropic financial-services Pitch Agent (Apache-2.0)。
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Monitor and react to content distribution events using Sling Distribution API (org.apache.sling.distribution). Covers distribution event handling, queue monitoring, and distribution lifecycle tracking.
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Single entry point for all AEM as a Cloud Service Dispatcher skills. Covers config authoring, technical advisory, incident response, performance tuning, security hardening, and full lifecycle orchestration for the Adobe Dispatcher Apache HTTP Server module and its HTTPD/dispatcher configuration.
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Optimize performance of the Adobe Dispatcher Apache HTTP Server module and related HTTPD configuration for AEMaaCS cloud workflows only, with cloud-specific baseline and runtime verification.
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