「pip」の検索結果

データ準備からモデル学習、検証、本番デプロイメントまでのエンドツーエンドMLOpsパイプラインを構築します。MLパイプラインの作成、MLOpsプラクティスの実装、またはモデル学習とデプロイメントワークフローの自動化時に使用します。

Master Bash Automated Testing System (Bats) for comprehensive shell script testing. Use when writing tests for shell scripts, CI/CD pipelines, or requiring test-driven development of shell utilities.

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承認ゲート、セキュリティチェック、デプロイメントオーケストレーションを備えたマルチステージCI/CDパイプラインを設計。デプロイメントワークフローのアーキテクチャ設計、継続的デリバリーのセットアップ、またはGitOpsプラクティスの実装時に使用。

Master defensive Bash programming techniques for production-grade scripts. Use when writing robust shell scripts, CI/CD pipelines, or system utilities requiring fault tolerance and safety.

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Implement secure secrets management for CI/CD pipelines using Vault, AWS Secrets Manager, or native platform solutions. Use when handling sensitive credentials, rotating secrets, or securing CI/CD environments.

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You are a workflow automation expert specializing in creating efficient CI/CD pipelines, GitHub Actions workflows, and automated development processes. Design automation that reduces manual work, i...

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Automate CircleCI tasks via Rube MCP (Composio): trigger pipelines, monitor workflows/jobs, retrieve artifacts and test metadata. Always search tools first for current schemas.

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Master of defensive Bash scripting for production automation, CI/CD pipelines, and system utilities. Expert in safe, portable, and testable shell scripts.

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Bash/Linux terminal patterns. Critical commands, piping, error handling, scripting. Use when working on macOS or Linux systems.

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Master defensive Bash programming techniques for production-grade scripts. Use when writing robust shell scripts, CI/CD pipelines, or system utilities requiring fault tolerance and safety.

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Master Bash Automated Testing System (Bats) for comprehensive shell script testing. Use when writing tests for shell scripts, CI/CD pipelines, or requiring test-driven development of shell utilities.

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Run Playwright tests at scale using Azure Playwright Workspaces (formerly Microsoft Playwright Testing). Use when scaling browser tests across cloud-hosted browsers, integrating with CI/CD pipeline...

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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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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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Layer-by-layer remediation loop using adversarial audits, targeted fixes, and fresh-run verification enforcement

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Document templates for all pipeline output documents — specs, indexes, reports, and strategy docs. Use when any workflow needs to produce a structured document.

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Methodology for writing complete, unambiguous IA, BE, and FE specification documents in the CFSA pipeline. Covers completeness testing, progressive section writing, cross-reference checking, and ambiguity gate application.

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Provision hosting targets, configure domains/environments, integrate deployment pipeline, and verify staging access

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Cross-session progress tracking, pattern extraction, and session resumption. Gives agents memory across sessions using markdown files in `.memory/pipeline/progress/`. Subsumes self-improving-agent — handles both implementation tracking AND experiential learning in one skill. Workflows invoke specific protocols by name.

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Execute per-layer adversarial audit/remediation loop, persist fixes metadata, and manage fresh-run advancement

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Configure CI/CD stages, secrets model, and service-aware pipeline strategy with execution verification gate

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Orchestrate IA shard authoring via design and deepen passes, with pipeline-state-driven shard selection and ambiguity gates

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Design direction interview methodology — SUPERSEDED. The `impeccable` skill's `/impeccable teach` command now handles design direction discovery with a more comprehensive, multi-round interview that writes PRODUCT.md and DESIGN.md. This file is kept for pipeline backward compatibility — all new design work should use `/impeccable teach` instead.

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