「deployment」の検索結果

Perform evidence-backed impact analysis before changing code, data, interfaces, or governance documents, then compare the planned impact with the actual diff after implementation. Covers call paths, data and schema, API contracts, tests, documentation, ADRs, deployment, migration, and rollback. Use for cross-module or high-risk changes, database migrations, authentication, public interfaces, blast-radius questions, pre-change checks, and post-implementation alignment.

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AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。

• エージェントの安全対策を見直したいとき
• 利用者間のデータ分離を確かめたいとき
• 認証情報の後始末と出力制限の検証

Spring Bootの変更をビルド、コード解析、テスト、セキュリティ検査で確認するスキル。差分もレビューし、公開・デプロイ前の合否と修正点をまとめます。

• Spring BootのPR前に確認したいとき
• リファクタリングや依存更新後の検証
• テストカバレッジの目標を確認したいとき

TypeScriptのバックエンドでPrismaを使う際の設計・実装を支援します。検索や一括更新、移行、接続管理のパターンと注意点を具体例で確認できます。

• Prismaのモデルと関連を設計したいとき
• 検索処理とページ分割の見直し
• トランザクションや一括更新の不具合調査

公開後のURLを点検し、ページやAPIの応答、配信ファイル、継続通信、表示速度の悪化を確認します。単発チェック、一定期間の監視、本番と検証環境の比較に対応します。

• デプロイ後の本番・検証環境の点検
• マージや依存更新後に修正を確認したいとき
• 公開直後のサイトを継続監視したいとき

Twilioの電話番号を取得・保存し、SMS・MMSの送信や受信確認、音声通知、AIによる発信を扱います。同じ番号を次のセッションでも使えるスキル。

• エージェント用番号の取得と再利用
• 作業完了をSMSで通知
• 前回以降に届いたSMSの確認

限られたGPUメモリで大規模言語モデルを追加学習するため、LoRAやQLoRAの設定を支援します。学習結果の保存、用途別の切り替え、モデルへの統合も扱います。

• 少ないGPUメモリで追加学習したいとき
• LoRAの学習設定を選びたいとき
• 用途別のアダプターを切り替えたいとき

APIやデータベース、ファイル処理をAIエージェントから使えるMCPサーバーにするスキル。Pythonでの作成、ローカル検証、クライアント登録、HTTP公開を支援します。

• 既存APIをAIエージェントに使わせたいとき
• SQLiteの読み取り専用検索を公開
• テキストファイルの確認や検索をツール化

Configure deployment settings for /land-and-deploy.

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Documentation reference for writing Python code using the browser-use open-source library. Use this skill whenever the user needs help with Agent, Browser, or Tools configuration, is writing code that imports from browser_use, asks about @sandbox deployment, supported LLM models, Actor API, custom tools, lifecycle hooks, MCP server setup, or monitoring/observability with Laminar or OpenLIT. Also trigger for questions about browser-use installation, prompting strategies, or sensitive data handling. Do NOT use this for Cloud API/SDK usage or pricing — use the cloud skill instead. Do NOT use this for directly automating a browser via CLI commands — use the browser-use skill instead.

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Audit cloned or reimplemented websites for fidelity gaps, tracking scripts, source-brand and language residue, placeholders, and risky external dependencies. Use before handoff or deployment, or when asked to review a website clone for cleanup and readiness.

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Advanced RuView capabilities — RuvSense multistatic sensing (attention-weighted fusion, geometric diversity, persistent field model), cross-viewpoint fusion across multiple nodes, RF tomography (ISTA L1 solver, voxel grids), longitudinal biomechanics drift, pre-movement intention signals, adversarial signal detection, and multistatic mesh security hardening. Use for research-grade or multi-node deployments.

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Set up and run RuView mmWave / FMCW radar sensing — ESP32-C6 + Seeed MR60BHA2 (60 GHz, heart rate / breathing rate / presence) and HLK-LD2410 (24 GHz, presence + distance), plus mmWave↔WiFi-CSI sensor fusion (48-byte fused vitals, MR60BHA2/LD2410 auto-detect, v0.5.0+). Use when the deployment includes a millimetre-wave radar alongside or instead of WiFi CSI.

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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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Orchestrate firmware rollouts with canary deployment and anomaly-gated advancement

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Comprehensive GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management

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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform

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

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Comprehensive Cline SDK skill for building AI agents. Covers the Agent runtime, ClineCore sessions, custom tools, plugins, events, LLM providers, scheduling, multi-agent teams, and production deployment. Use for any task involving @cline/sdk or its sub-packages.

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Check deployment evidence and recovery conditions.

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Review Orchard deployment manifests

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Create branded architecture, architecture delta, IT current-state, flowchart, sequence, state machine, ER/data model, timeline, swimlane, quadrant, radar/spider, polar chart (polar/radial lollipop), loop/flywheel, nested, tree, org chart, layer stack, exploded axonometric, axonometric plan, Venn, pyramid/funnel, treemap and marimekko, heatmap, bar and dumbbell, waterfall, line (slopegraph, ridgeline, streamgraph, bump), Gantt and scatter charts (bubble, beeswarm), high-level, process, medallion, data flow, DP integration, DP security matrix, Sankey, fishbone, Wardley map, kanban, user journey, service blueprint, deployment, dependency graph, UML class, story map, or database schema diagrams as HTML/SVG/PNG, with .drawio, Mermaid, and .excalidraw import, plus lifecycle phase maps, block decomposition trees, and onboarding guidance.

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Builds, runs, and debugs Nextflow DSL2 pipelines and nf-core workflows. Use for Nextflow, nf-core, .nf files, nextflow.config, processes/channels/operators, samplesheets, nf-test, modules/subworkflows, container and executor configuration, HPC/SLURM or cloud deployment, and failed or resumed pipeline runs.

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Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.

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