「bli」の検索結果

Builds production voice bots and IVR with Python STT/TTS pipelines. Use when designing telephony, streaming audio, latency budgets, or voice quality monitoring.

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Measures AI coding impact and extension robustness. Use when tracking delivery, quality trajectories, cost, experience, pilots, scorecards, or leadership reporting.

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Designs tool and slash-command runtimes for coding-agent CLIs: registries, deferred loading, tool search, dispatch, forks. Use when modeling tool pools. Not approvals or plugins.

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Configures and hardens Claude Code and Codex MCP servers. Use when connecting databases, APIs, SaaS, building servers, or serving a clearance-filtered knowledge base.

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Designs lakehouse platforms across Iceberg, Delta, Hudi, and Paimon. Use when choosing catalogs, CDC paths, query engines, governance, or cost controls.

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Designs cross-session agent memory: point-in-time facts, consolidation, tenant isolation. Use when auditing user memory or Mem0/Zep. Not for repo context (dev-context-engineering).

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Designs provider runtimes for coding agents. Use when modeling model abstraction, streaming semantics, tool-call normalization, retries, or fallback routing.

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Designs session and task state for coding-agent runtimes: resume, checkpoints, compaction, cancellation, background and scheduled runs. Use when persisting agent work.

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Adds per-skill learnings loops for dated patterns, mistakes, and domain facts. Use when wiring skill memory, consolidation, or drift audits.

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Creates and audits agent skills: SKILL.md, references, scripts, runtime metadata. Use when writing, validating, or security-reviewing a skill, or fixing truncated skill listings.

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Builds LLM pretraining corpora from Common Crawl: extract, filter, deduplicate, decontaminate, mix, synthesize. Use when curating or ablating a pretraining corpus or data pipeline.

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LLM serving for latency, batching, caching, quantization, and routing. Use when tuning vLLM or SGLang, sizing KV cache, adding speculative decoding, or cutting serving cost.

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Diagnoses and tunes SQL for OLTP workloads on PostgreSQL, MySQL, and SQL Server. Use when tuning queries, reading plans, indexing, or fixing lock contention.

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Builds production AI bots with Python for support, sales, and custom domains. Use when designing conversation flows, personas, escalation, or LangGraph state.

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Builds a GPT and BPE tokenizer from scratch. Use when implementing autograd, attention, a nanoGPT loop, muP hyperparameter transfer, WSD annealing, loss spikes, or mid-training.

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Chooses subagent, team, workflow, or debate and launches it on Claude Code or Codex. Use when delegating, running agent review boards, or installing shared agents.

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Builds analytics engineering layers for metrics, contracts, and BI-ready models. Use when shaping dbt or SQLMesh marts, metric governance, lineage, or data quality.

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Guides multi-GPU pre-training: DDP, FSDP2, ZeRO, tensor/pipeline/expert parallelism, fp8/Muon. Use when scaling a run, training MoE, or reproducing GPT-2 on rented GPUs.

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Owns instruction files: AGENTS.md, CLAUDE.md, personal and repo rules. Use when writing, pruning, auditing them, sharing rules across Claude and Codex, or fixing ignored rules.

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Builds per-repo code graphs in JSON and markdown-ready derived artifacts. Use when you need blast radius, symbol-level maps, import graphs, inheritance, or test links.

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Coordinates an active production incident by establishing command, reducing blast radius, preserving evidence, communicating verified impact, restoring service, validating recovery, and creating owned follow-up actions. Use for outages, severe degradation, security or data-integrity events, failed releases, and urgent operational triage. Not for a normal local bug, routine alert tuning, or a postmortem after the incident is already closed.

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Validates a running application, CLI, API, service, or generated artifact as a user or operator against a prewritten observable behavior contract while remaining source-blind. Use for acceptance checks, runtime proof, anti-fake probes, release smoke tests, or an independent companion to code review. Not for source-quality findings, root-cause diagnosis, or visual design judgment outside the contract.

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Simplifies recently changed or explicitly scoped code while preserving observable behavior, error semantics, side effects, ordering, and public contracts. Use for readability cleanup, dead-code removal, reducing nesting, eliminating redundant wrappers, or making an implementation easier to maintain. Not for architecture redesign, new behavior, speculative cleanup, or a refactor without an adequate safety net.

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Multi-model agent orchestration using specialized agents for planning, coding, research, math/science, visual analysis, and adversarial review. Use when tasks are complex enough to benefit from different models' strengths, when you want adversarial review to catch blind spots, or when coordinating multi-step workflows across agent roles. Triggers on complex projects, multi-step tasks, architecture decisions, or when explicitly requested.

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