「ai-agent」の検索結果

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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Creates reusable vector-brain implementations: repo, docs, compliance. Use when building pgvector SQL, manifests, ingest scripts. Not for context design (dev-context-engineering).

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Configures Claude Code hooks and Codex hooks.json/notify. Use when adding PreToolUse guards, Stop hooks, managed hooks, format-on-save, preflight, audits, or worktree/budget hooks.

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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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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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Designs and runs agent hives and multi-agent waves. Use when setting hive roles, code gates, dependency-graph fan-out, or verifier, vote and loop-until-dry passes.

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Builds multi-repo context hubs and compiled markdown knowledge maps. Use when profiling repo portfolios or assembling LLM-ready cross-repo knowledge bases.

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Designs coding-agent observability and evals. Use when measuring traces, replay, checkpoint lineage, tool grading, regression, or cost. Not for general LLM evals (ai-evals).

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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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Guides dependency audits and upgrades. Use when auditing dependencies, upgrading vulnerable packages, managing lockfiles or package managers, SBOMs, or update and monorepo policy.

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Automates Metabase cards, dashboards, Remote Sync, embedding, tenants, and the Agent API/MCP server for AI workflows. Use when scripting, promoting, or embedding Metabase content.

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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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Prompt engineering for production LLMs — structured outputs, evals, RAG, tool workflows, multimodal prompting, and safety. Use when designing, debugging, or shipping prompts.

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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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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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Sizes models and token budgets using Kaplan/Chinchilla scaling laws. Use when reasoning about compute-optimal N and D, tokens-per-parameter ratios, or over-training tradeoffs.

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Chooses among AI/ML approaches: classical ML, LLM, RAG, fine-tuning, agents, embeddings, MoE or SSM. Use when picking or scaling an architecture, or self-host vs API.

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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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Designs approval and sandbox policy for local coding agents: permission modes, isolation, network and destructive-command guards. Use when setting approvals. Not cloud sandboxes.

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Adapts LLMs: SFT dataset loss masking, LoRA and QLoRA, full FT vs PEFT, distillation, pruning, tokenizer fragmentation. Use when fine-tuning or compressing a model.

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Scores team or opt-in individual contribution quality from commit and PR history. Use when building engineering scorecards or coaching; for AI impact use dev-ai-coding-metrics.

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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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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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Designs user-facing surfaces of coding-agent runtimes: remote and bridge sessions, transports, reconnect, terminal REPL, input history. Use when building agent UIs.

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