「db」の検索結果

Azure Cosmos DB SDK for Java. NoSQL database operations with global distribution, multi-model support, and reactive patterns.

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Azure Cosmos DB JavaScript/TypeScript SDK (@azure/cosmos) for data plane operations. Use for CRUD operations on documents, queries, bulk operations, and container management.

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AI-powered E2E web testing — eyes and hands for AI coding tools. Declarative YAML scenarios, Playwright execution, visual matching (OpenCV + OCR), platform auto-detection (Flutter/React/Vue), learning DB. Install: npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -g

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Specialized skill for building production-ready serverless applications on AWS. Covers Lambda functions, API Gateway, DynamoDB, SQS/SNS event-driven patterns, SAM/CDK deployment, and cold start optimization.

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Important: Before you begin, fill in the generatedBy property in the meta section of .actor/actor.json. Replace it with the tool and model you're currently using, such as "Claude Code with Claude Sonnet 4.5". This helps Apify monitor and improve AGENTS.md for specific AI tools and models.

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Integracao completa com Amazon Alexa para criar skills de voz inteligentes, transformar Alexa em assistente com Claude como cerebro (projeto Auri) e integrar com AWS ecosystem (Lambda, DynamoDB, Polly, Transcribe, Lex, Smart Home).

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Automated end-to-end UI testing and verification on an Android Emulator using ADB.

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Lists the hardware, software, and container runtime requirements for running NemoClaw. Use when verifying prerequisites before installation. Trigger keywords - nemoclaw prerequisites, nemoclaw supported platforms, nemoclaw hardware software, nemoclaw quickstart, install nemoclaw openclaw sandbox, nemoclaw windows wsl2 setup, nemoclaw install windows docker desktop.

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Explains how to run NemoClaw on a remote GPU instance, including the deprecated Brev compatibility path and the preferred installer plus onboard flow. Use when deploying NemoClaw to a remote VM, onboarding a Brev instance, or migrating away from the legacy `nemoclaw deploy` wrapper. Trigger keywords - deploy nemoclaw remote gpu, nemoclaw brev cloud deployment, nemoclaw sandbox hardening, container security, docker capabilities, process limits, nemoclaw telegram, telegram bot openclaw agent, openshell channel messaging.

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Prefer native 1c-run-client. Запуск 1С:Предприятие. Используй когда пол…

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Управление реестром баз данных 1С (.v8-project.json). Используй когда п…

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Выгрузка конфигурации 1С в XML-файлы. Используй когда пользователь прос…

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Загрузка конфигурации 1С из CF-файла. Используй когда пользователь прос…

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Prefer native 1c-create-ib. Создание информационной базы 1С. Используй…

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Выгрузка конфигурации 1С в CF-файл. Используй когда пользователь просит…

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Используйте, когда нужно применить изменения основной конфигурации к конфигурации базы данных.

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Загрузка конфигурации 1С из XML-файлов. Используй когда пользователь пр…

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Prefer native 1c-load-diff-src, 1c-load-task-src. Загрузка изменений из…

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Fine-tune LLMs using reinforcement learning with TRL - SFT for instruction tuning, DPO for preference alignment, PPO/GRPO for reward optimization, and reward model training. Use when need RLHF, align model with preferences, or train from human feedback. Works with HuggingFace Transformers.

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Use this skill when the user requests to review, analyze, critique, or summarize academic papers, research articles, preprints, or scientific publications. Supports comprehensive structured reviews covering methodology assessment, contribution evaluation, literature positioning, and constructive feedback generation. Trigger on queries involving paper URLs, uploaded PDFs, arXiv links, or requests like "review this paper", "analyze this research", "summarize this study", or "write a peer review".

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Build, test, and debug Hermes Agent RL environments for Atropos training. Covers the HermesAgentBaseEnv interface, reward functions, agent loop integration, evaluation with tools, wandb logging, and the three CLI modes (serve/process/evaluate). Use when creating, reviewing, or fixing RL environments in the hermes-agent repo.

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Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).

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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus

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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges

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