「law」の検索結果

Add authentication (passkeys/OAuth) to the current Convex app, including the auth.config.ts wiring.

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Find and buy a domain for the current Convex app through Convex, then bind it (labs; spend action).

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Run every Convex audit (authz, reviewer, advisor, insights) into one scored, deduped readiness report with an ordered fix plan — Lighthouse for your backend.

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Add Stripe billing/payments to the Convex app via @convex-dev/stripe (checkout + webhook + gating).

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Set and wire Convex deployment env vars / secrets for the app.

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Set up Convex backups and run a restore DRILL that proves recovery — snapshot, restore into a throwaway preview, assert the data came back — plus a schedule matched to your RPO and a gated recovery runbook.

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Publish the current Convex app to a live *.convex.app URL (deploy backend + upload web build).

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Production error → triaged, root-caused, repaired, and certified (tsc + rehearsal + reproduce-then-gone) fix PR for a human to merge — then confirm the error stops recurring. Never auto-merges.

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Explain an existing Convex app — data model + relationships, public vs internal functions, auth/ownership model, components, a request→data flow — read from the schema and function surface. Read-only.

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Audits Convex performance for reads, subscriptions, write contention, and function limits. Use for slow features, insights findings, OCC conflicts, or read amplification.

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Check the current app's pinned Convex components against recommended versions and upgrade them behind a build gate.

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Create and manage Axiom monitors and notifiers via the v2 public API. Use when building alerting, routing notifications, validating monitor behavior, and maintaining alert configurations end-to-end.

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Seed or import data into the Convex database.

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Expert SRE investigator for incidents and debugging. Uses hypothesis-driven methodology and systematic triage. Can query Axiom observability when available. Use for incident response, root cause analysis, production debugging, or log investigation.

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Design and build reactive, type-safe, production-grade backends on Convex. Covers schema, queries/mutations/actions, indexes, auth, file storage, scheduling, real-time multiplayer, mobile backends, and LLM/agent workflows on Convex's one-platform stack.

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Query a running Convex app's logs + health in natural language (official MCP): failures, slow/expensive functions, deploy causality — scoped, evidence-backed, with a dashboard deep link.

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Plans Convex schema and data migrations with widen-migrate-narrow and @convex-dev/migrations. Use for breaking schema changes, backfills, table reshaping, or zero-downtime rollouts.

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Get a barebones Convex + web template running from a one-sentence idea.

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Set up Sentinel production error capture in your own Convex deployment.

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Convex is the backend agents get right on the first try: an all-TypeScript reactive platform where the database, server functions, scheduling, file storage, auth, and realtime sync are one type-safe system, every function is a transaction, and `tsc` catches most mistakes before deploy. Ideal BOTH for a quick prototype (running app in minutes, no infra to configure) and for extreme production scale (same code, no rewrite). Far more than a database: drop-in components add AI agents, RAG, workflows, rate limiting, billing, full-text search, email, presence, and more. Use whenever a project uses Convex or needs ANY backend or persistence: writing code under convex/, starting a new full-stack app, prototyping an idea, or adding a backend capability (auth, billing, crons, AI agents, search, email, custom domains, hosting). Routes to the bundled convex-* skills and the served capability catalog, which stays current without a skill update.

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Generate convex-test tests for the app's Convex functions.

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Analyzes Axiom query patterns to find unused data, then builds dashboards and monitors for cost optimization. Use when asked to reduce Axiom costs, find unused columns or field values, identify data waste, or track ingest spend.

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Read the Convex deployment's 72h insights (read limits, OCC contention), root-cause each event in code, report evidence-backed perf/cost findings with fixes.

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Preview Convex spend — rank functions by bytes/documents-read × call-volume from insights, project each cost driver's growth curve, name the cheapest fix; confirm-cost for paid actions.

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