「table」の検索結果

Designs and audits data retention and file compaction for an embedded SQLite datastore in a long-lived service — a unified retention registry (one declared policy per table), TTL / absolute-age / row-count-cap policies, a fail-loud coverage guard, WAL/checkpoint tuning, and auto_vacuum/incremental-vacuum so pruning actually shrinks the file. Use when a SQLite DB grows unbounded, a table has an index but no DELETE, a pruned DB never shrinks on disk, metrics are stored as raw events forever, or a new table needs bounding. Keywords retention policy, TTL, reaper, prune, VACUUM, auto_vacuum, incremental_vacuum, WAL checkpoint, freelist, DB bloat, row cap, per-tenant quota. NOT for Postgres/MySQL/server-DB partitioning or TTL, log-line rate-limiting/sampling, backup/replication, schema migrations, or query-performance indexing.

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Feishuのクラウド文書を読み取り、段落の修正や追記、表の編集、新規作成を支援します。文書内の構造を確認し、画像やファイルのアップロードも扱います。

• 共有されたFeishu文書を読みたいとき
• 段落の修正や指定位置への挿入
• 新規文書の作成と本文入力

Slackの返信を見出しや表、ボタン、選択メニューで整理し、結果の確認や次の操作につなげます。Slackアプリ向けのBlock Kit JSONの作成・検証も扱います。

• Slackの進捗報告を整理したいとき
• Slackの返信に確認ボタンを付けたいとき
• 次の操作をメニューで選んでもらいたいとき

概念や業務の流れ、ソフトウェア構成を図にまとめます。ブラウザで開けるSVG入りHTMLか、編集できるExcalidraw形式で保存するスキルです。

• 教材で概念を図解したいとき
• 業務の流れをフローチャートにしたいとき
• ソフトウェアやクラウドの構成図作成

仕様や要件を、変更するファイル・関数の定義・テスト・確認手順が分かる実装計画にまとめるスキル。コードを書く前に作業を分け、担当者へ引き継げる形に整えます。

• コードを書く前に機能実装を計画したいとき
• 要件をテスト可能なタスクに分けたいとき
• 別の担当者やエージェントに引き継ぎたいとき

Inventory and govern a project's test assets. Connect requirements, business rules, risks, bugs, and cross-boundary contracts to stable TEST-IDs and executable evidence in the repository's existing test registry or TESTS.md. Use for test inventory, test gap analysis, unit/integration/contract/E2E/smoke classification, bug-to-test regression protection, consumer/provider contract testing, test-necessity review, and pre-delivery evidence review.

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Swiftのファイル操作や通信、外部APIを小さなプロトコルで分離し、テスト用の代替実装に差し替えて、正常系やエラー処理を検証するスキル。

• 実ファイルを使わずテストしたいとき
• エラー処理を再現して検証したいとき
• アプリとプレビューで処理を共用

リポジトリから外部経由で悪用できる脆弱性を探し、入力から危険な処理までの経路、再現手順、影響を確認して報奨金制度向けの報告を支援するスキル。

• 外部リクエストで届く脆弱性の調査
• 静的解析の結果を精査したいとき
• 最小限の再現手順と影響の整理

Windowsのデスクトップアプリを実際に操作する自動テストを作るスキルです。画面要素の識別、待機処理、失敗時の記録、CIへの組み込みを扱います。

• Windowsアプリの操作テスト作成
• 不安定なGUIテストを調べたいとき
• 画面部品に安定した識別子を付けたいとき

対話型CLIやSSH、開発用プロセスを新しいターミナルで開くために、実行内容と引数を保った起動計画を作り、対応環境の検出や復旧手順も扱うスキル。

• 対話型CLIを別ウィンドウで開きたいとき
• SSH接続や開発プロセスの起動
• 起動せずに実行計画を確認したいとき

参考映像から測定した色やカットのリズムを使い、生成動画と既存映像を編集・合成して、数値で照合した完成動画と再編集用のタイムラインを作るスキル。

• 参考映像のスタイルで動画を作りたいとき
• 既存映像に生成クリップを追加したいとき
• 映像素材や3D小物の合成

参考動画の色調とカットの長さを測定し、再利用できるスタイル素材にまとめるスキル。色変換用のLUT、静止画、重ね合わせ素材、生成モデル向けの仕様を作ります。

• 参考動画の色調を素材化したいとき
• 似たテンポのためにカット間隔を測る
• ジャンル別のスタイル素材集づくり

AIエージェントの危険なコマンドを実行前に確認し、ファイル編集を指定ディレクトリ内に制限します。単独または併用のモードで、本番作業や自律実行時の操作を管理します。

• 本番作業で危険なコマンドを確認
• 特定ディレクトリだけ編集したいとき
• 自律実行時に保護を併用したいとき

PubMedで医学・生命科学の文献を探し、統制語や条件を使った検索式の作成、抄録・書誌情報の取得、再現可能な検索記録の整理を支援するスキル。

• 研究テーマの医学論文を探したいとき
• 主題語と期間で検索式を作りたいとき
• PMIDから抄録・書誌情報を取得

Quarkusサービスの変更後や公開前に、ビルド、コード解析、テスト、脆弱性検査を順に確認するスキル。ネイティブ実行形式やコンテナ、環境設定の検証も扱います。

• QuarkusのPR前チェック
• リファクタリングや依存更新の検証
• ネイティブ実行形式の互換性確認

MySQLとMariaDBのテーブル設計や遅いSQLを見直し、インデックス、更新処理、接続管理、複製の遅延を点検して、修正案と検証手順をまとめるスキル。

• テーブルとインデックスの設計
• 遅いSQLやデッドロックの調査
• 大規模な本番テーブルの変更レビュー

Kotlinのコード作成・レビュー・改修を支援します。nullの扱い、不変データ、非同期処理、型安全な設定記述を見直し、読みやすく保守しやすい構成に整えます。

• Kotlinのnull処理を点検したいとき
• 可変データや深い入れ子を整理したいとき
• コルーチンとFlowの非同期処理設計

PDFやOffice文書、画像をNutrient DWS APIで変換・加工するスキル。文字や表の抽出、スキャンの文字認識、機密情報の墨消し、署名やフォーム入力を扱います。

• Office文書やHTMLのPDF化
• スキャン文書を検索したいとき
• PDFの表をExcelに取り出したいとき

投資家向けの説明資料や財務モデル、資金使途表、応募書類を作成・更新し、事業実績や収益の前提、調達額、チーム情報の食い違いを複数の資料で確認するスキル。

• 投資家向け説明資料を作成・改訂したいとき
• 投資家向け概要資料やメモを作りたいとき
• 収益予測と資金使途表を作りたいとき

曖昧な機能要望や影響の大きい変更を、作業範囲・前提・リスクとともに整理し、期待する動作と検証方法が明確な受け入れ基準や引き継ぎ資料にまとめるスキル。

• 曖昧な機能要望を整理したいとき
• 認証変更やデータ移行の受け入れ基準作成
• 別のエージェントやチームへの実装引き継ぎ

Goのテストを先に書く開発手順に沿い、複数ケースの検証、HTTP応答の確認、性能測定、入力の自動生成による検査、カバレッジ確認を支援するスキル。

• テストを先に書いてGoを開発したいとき
• 既存テストの正常系・異常系を補いたいとき
• 処理時間とメモリ確保量の比較

本番データベースの列・索引・データを変更する手順を整理します。大きなテーブルの分割更新や段階的な切り替え、復旧計画を含めて移行を設計するスキル。

• 大きなテーブルに列や索引を追加したいとき
• 停止を避ける段階的な列名変更
• 既存データを分割更新したいとき

ClickHouseの分析用テーブル設計、集計クエリの作成、遅い処理の見直しを支援します。大量データの一括取り込みやリアルタイム集計の設計にも使えます。

• 大量データ向けのテーブル設計
• 遅い集計クエリを改善したいとき
• 大量データを一括投入したいとき

言語モデルに指示への応答や好ましい回答を学習させるため、TRLによる追加学習を案内するスキル。データ準備、学習方式の選択、報酬モデルの学習や評価を扱います。

• 回答例で指示に従うモデルを学習
• 回答の好みをDPOで学習したいとき
• 報酬モデルを使うRLHFの構築