「model」の検索結果

Build read models and projections from event streams. Use when implementing CQRS read sides, building materialized views, or optimizing query performance in event-sourced systems.

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Snowflake, BigQuery, Redshift, dimensional modeling, and modern data warehouse architecture

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Expert database architect specializing in data layer design from scratch, technology selection, schema modeling, and scalable database architectures.

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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.

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Audit and update an arbitrary codebase to follow the Code.mil federal open-source licensing model (MIT with 17 U.S.C. Section 105 disclaimers and INTENT.md), including CRAN/R package DESCRIPTION setup.

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Turn one reference image into a cleaned, scaled 3D asset: your own image-to-3D ComfyUI workflow makes the mesh, Blender decimates it to a poly budget, fixes scale, origin and material, and exports a .glb. Use for "image to 3D", "make a 3D model from this picture", "photo to glb".

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Use when implementing, integrating, upgrading, debugging, or answering anything involving third-party APIs, libraries, frameworks, CLIs, cloud services, model or provider SDKs, fast-moving product behavior, unfamiliar repo docs or specs, errors that may indicate API drift, or high-stakes auth, security, billing, data, migration, deployment, compliance, or privacy behavior. Forces a docs pass before coding from memory.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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Configure and synchronize multi-harness subagents (Claude Code, Google Antigravity, OpenCode, ChatGPT Codex CLI) with optional per-harness model overrides and single source of truth in .aos/pipeline.json.

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A relentless interview to sharpen a plan or design, which also builds the project's domain model — glossary and ADRs — as it goes. Use in a working directory whenever an idea needs sharpening.

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Master local LLM inference, model selection, VRAM optimization, and local deployment using Ollama, llama.cpp, vLLM, and LM Studio. Expert in quantization formats (GGUF, EXL2) and local AI privacy.

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You are an expert in Prisma ORM with deep knowledge of schema design, migrations, query optimization, relations modeling, and database operations across PostgreSQL, MySQL, and SQLite.

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Use when integrating Google Gemini API into projects. Covers model selection, multimodal inputs, streaming, function calling, and production best practices.

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Utilizes the Rhino MCP servers (RhinoMCP and golem-rhino-mcp) to create and manipulate 3D models and run Grasshopper graphs.

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Model Context Protocol interface to the memB persistent agent memory layer. Use when an agent needs to add, search, list or delete persistent memories locally and offline. Exposes add_memory, search_memory, list_memories and delete_memory.

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The Gemini API provides access to Google's most advanced AI models. Key capabilities include:

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Use when a task needs a small, throwaway multi-agent fan-out (a couple of parallel workers plus a review pass) in ANY project — trigger phrases "spawn a few parallel agents", "fan out", "quick worker team" — without the full /startcycle-graph contract, no .agents/graph.md bootstrap, no state.json schema, no persistent files. Roles run on the session model unless `.aos/pipeline.json` overrides one (an external CLI can take the worker step) and portable across machines that may not have Antigravity/OpenCode/Codex installed.

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Multi-agent SWE team built on the Workshop model. Full-stack vertical workers, meeting room with @mention notification, private pipes, shared task board. Git worktree isolation, Leader-driven coordination. Mixed Codex/Claude Code engine. Use when a task needs engineering depth beyond a single agent. NOT for simple task parallelism (use agent-task-orchestration) or design discussions (use agent-brainstorm).

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DDDに基づいたドメインモデルを設計します。戦略的設計（境界コンテキスト、ユビキタス言語）と戦術的設計（エンティティ、値オブジェクト、集約、ドメインサービス、ドメインイベント）を定義し、ヘキサゴナルアーキテクチャとの統合を行います。ScalarDBのトランザクション境界や管理テーブル分類の考慮事項を含みます。中間状態はresearch/に記録されます。

ScalarDBの制約を考慮したデータモデル設計を行います。Partition Key・Clustering Key・Secondary Index の設計、ホットスポット評価、メタデータオーバーヘッド見積もり、バックエンドDB選定を含みます。ワークフローStep 04（データモデル設計）で使用します。

SwiftUI coding guidelines covering style, structure, patterns, formatting, and pure-functions methodology. Use when editing or generating SwiftUI code or Swift files containing SwiftUI views, view models, services, or related architecture.

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Xcode 26 and Apple platform update notes with a focus on Liquid Glass, Foundation Models Framework, and Apple Intelligence. Use when asked to explain, summarize, compare, or implement Xcode 26 era framework changes across SwiftUI, UIKit, AppKit, Foundation, App Intents, StoreKit, MapKit, WidgetKit, visionOS, or Swift language features.

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Implement Swift Codable models for JSON and property-list encoding and decoding with JSONDecoder, JSONEncoder, CodingKeys, and custom init(from:) or encode(to:). Use when parsing API responses, remapping keys, flattening nested JSON, handling date or data decoding strategies, decoding heterogeneous arrays, or integrating Codable with URLSession, SwiftData, or UserDefaults.

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Implement App Intents for Siri, Shortcuts, Spotlight, widgets, Control Center, and Apple Intelligence on iOS. Covers AppIntent actions, AppEntity and EntityQuery models, AppShortcutsProvider phrases, IndexedEntity Spotlight indexing, WidgetConfigurationIntent, SnippetIntent, and assistant schemas. Use when exposing app actions or entities to system surfaces.

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