「rag」の検索結果

Go testing patterns including table-driven tests, subtests, benchmarks, fuzzing, and test coverage. Follows TDD methodology with idiomatic Go practices.

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Verification loop for Laravel projects: env checks, linting, static analysis, tests with coverage, security scans, and deployment readiness.

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Python testing strategies using pytest, TDD methodology, fixtures, mocking, parametrization, and coverage requirements.

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Use only when writing/updating/fixing C++ tests, configuring GoogleTest/CTest, diagnosing failing or flaky tests, or adding coverage/sanitizers.

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Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.

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Django testing strategies with pytest-django, TDD methodology, factory_boy, mocking, coverage, and testing Django REST Framework APIs.

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Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.

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Analyze code coverage and CRAP (Change Risk Anti-Patterns) scores to identify high-risk code. Use OpenCover format with ReportGenerator for Risk Hotspots showing cyclomatic complexity and untested code paths.

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[AUTO-INVOKE] MUST be invoked BEFORE writing or modifying any Solidity contract (.sol files). Covers pragma version, naming conventions, project layout, OpenZeppelin library selection standards, oracle integration, and anti-patterns. Trigger: any task involving creating, editing, or reviewing .sol source files.

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[AUTO-INVOKE] MUST be invoked BEFORE writing or modifying any test files (*.t.sol). Covers test structure, naming conventions, coverage requirements, fuzz testing, and Foundry cheatcodes. Trigger: any task involving creating, editing, or running Solidity tests.

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设计 AI 架构，编写 Prompt，构建 RAG 系统和 LangChain 应用

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Get statistics for vector storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Comprehensive L&D framework for upskilling DevOps/IaC/Automation teams to become AI Agent Engineers. Covers LLM literacy, RAG, agent frameworks, multi-agent systems, and LLMOps. Designed to help traditional automation teams compete with OpenAI and Anthropic.

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AI content generation with OpenAI and Claude, callAIWithPrompt usage, prompt storage in app_settings, structured outputs, response format validation, multi-criteria scoring, rate limiting, JSON schema, and AI API best practices. Use when generating content, creating prompts, scoring articles, or working with OpenAI/Claude APIs.

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Get statistics for keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Comprehensive AI/ML development guide for LangChain, LangGraph, and ML model integration in FastAPI. Use when building LLM applications, agents, RAG systems, sentiment analysis, aspect-based analysis, chain orchestration, prompt engineering, vector stores, embeddings, or integrating ML models with FastAPI endpoints. Covers LangChain patterns, LangGraph state machines, model deployment, API integration, streaming, error handling, and best practices.

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Add or update vectors in the vector storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Get a value from the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Delete a key from the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Testing guidelines for Jarvy CLI - unit testing patterns, integration tests with assert_cmd, test environment variables, platform-specific testing, and CI coverage strategies.

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Set a key and value in the keyvalue storage. Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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Test strategy, execution, and coverage analysis. Use when designing tests, running test suites, or analyzing test results beyond baseline checks.

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