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「ai-design」の検索結果

84 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Implements media and file management components including file upload (drag-drop, multi-file, resumable), image galleries (lightbox, carousel, masonry), video players (custom controls, captions, adaptive streaming), audio players (waveform, playlists), document viewers (PDF, Office), and optimization strategies (compression, responsive images, lazy loading, CDN). Use when handling files, displaying media, or building rich content experiences.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Manage Git branching strategies, commit conventions, and collaboration workflows. Use when choosing between trunk-based development, GitHub Flow, or GitFlow, implementing conventional commits for automated versioning, setting up Git hooks for quality gates, or organizing monorepos with clear ownership.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Data ingestion patterns for loading data from cloud storage, APIs, files, and streaming sources into databases. Use when importing CSV/JSON/Parquet files, pulling from S3/GCS buckets, consuming API feeds, or building ETL pipelines.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Configure TLS certificates and encryption for secure communications. Use when setting up HTTPS, securing service-to-service connections, implementing mutual TLS (mTLS), or debugging certificate issues.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implements search and filter interfaces for both frontend (React/TypeScript) and backend (Python) with debouncing, query management, and database integration. Use when adding search functionality, building filter UIs, implementing faceted search, or optimizing search performance.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Real-time communication patterns for live updates, collaboration, and presence. Use when building chat applications, collaborative tools, live dashboards, or streaming interfaces (LLM responses, metrics). Covers SSE (server-sent events for one-way streams), WebSocket (bidirectional communication), WebRTC (peer-to-peer video/audio), CRDTs (Yjs, Automerge for conflict-free collaboration), presence patterns, offline sync, and scaling strategies. Supports Python, Rust, Go, and TypeScript.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Monitoring, logging, and tracing implementation using OpenTelemetry as the unified standard. Use when building production systems requiring visibility into performance, errors, and behavior. Covers OpenTelemetry (metrics, logs, traces), Prometheus, Grafana, Loki, Jaeger, Tempo, structured logging (structlog, tracing, slog, pino), and alerting.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implements navigation patterns and routing for both frontend (React/TS) and backend (Python) including menus, tabs, breadcrumbs, client-side routing, and server-side route configuration. Use when building navigation systems or setting up routing.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Strategic guidance for operationalizing machine learning models from experimentation to production. Covers experiment tracking (MLflow, Weights & Biases), model registry and versioning, feature stores (Feast, Tecton), model serving patterns (Seldon, KServe, BentoML), ML pipeline orchestration (Kubeflow, Airflow), and model monitoring (drift detection, observability). Use when designing ML infrastructure, selecting MLOps platforms, implementing continuous training pipelines, or establishing model governance.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implement GitOps continuous delivery for Kubernetes using ArgoCD or Flux. Use for automated deployments with Git as single source of truth, pull-based delivery, drift detection, multi-cluster management, and progressive rollouts.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implements drag-and-drop and sortable interfaces with React/TypeScript including kanban boards, sortable lists, file uploads, and reorderable grids. Use when building interactive UIs requiring direct manipulation, spatial organization, or touch-friendly reordering.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implement and maintain compliance with SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, and GDPR using unified control mapping, policy-as-code enforcement, and automated evidence collection. Use when building systems requiring regulatory compliance, implementing security controls across multiple frameworks, or automating audit preparation.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implements onboarding and help systems including product tours, interactive tutorials, tooltips, checklists, help panels, and progressive disclosure patterns. Use when building first-time experiences, feature discovery, guided walkthroughs, contextual help, setup flows, or user activation features. Provides timing strategies, accessibility patterns (keyboard, screen readers, reduced motion), and metrics for measuring onboarding success.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Generate comprehensive technical documentation including API docs (OpenAPI/Swagger), code documentation (TypeDoc/Sphinx), documentation sites (Docusaurus/MkDocs), Architecture Decision Records (ADRs), and diagrams (Mermaid/PlantUML). Use when documenting APIs, libraries, systems architecture, or building developer-facing documentation sites.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Evaluate LLM systems using automated metrics, LLM-as-judge, and benchmarks. Use when testing prompt quality, validating RAG pipelines, measuring safety (hallucinations, bias), or comparing models for production deployment.

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Displays chronological events and activity through timelines, activity feeds, Gantt charts, and calendar interfaces. Use when showing historical events, project schedules, social feeds, notifications, audit logs, or time-based data. Provides implementation patterns for vertical/horizontal timelines, interactive visualizations, real-time updates, and responsive designs with accessibility (WCAG/ARIA).

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Design production-ready SDKs with retry logic, error handling, pagination, and multi-language support. Use when building client libraries for APIs or creating developer-facing SDK interfaces.

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Designs layout systems and responsive interfaces including grid systems, flexbox patterns, sidebar layouts, and responsive breakpoints. Use when structuring app layouts, building responsive designs, or creating complex page structures.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

When designing distributed systems for scalability, reliability, and consistency. Covers CAP/PACELC theorems, consistency models (strong, eventual, causal), replication patterns (leader-follower, multi-leader, leaderless), partitioning strategies (hash, range, geographic), transaction patterns (saga, event sourcing, CQRS), resilience patterns (circuit breaker, bulkhead), service discovery, and caching strategies for building fault-tolerant distributed architectures.

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Design APIs that are secure, scalable, and maintainable using RESTful, GraphQL, and event-driven patterns. Use when designing new APIs, evolving existing APIs, or establishing API standards for teams.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Implement applications using Google Cloud Platform (GCP) services. Use when building on GCP infrastructure, selecting compute/storage/database services, designing data analytics pipelines, implementing ML workflows, or architecting cloud-native applications with BigQuery, Cloud Run, GKE, Vertex AI, and other GCP services.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Design and implement Azure cloud architectures using best practices for compute, storage, databases, AI services, networking, and governance. Use when building applications on Microsoft Azure or migrating workloads to Azure cloud platform.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Selecting and implementing AWS services and architectural patterns. Use when designing AWS cloud architectures, choosing compute/storage/database services, implementing serverless or container patterns, or applying AWS Well-Architected Framework principles.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新

Debugging workflows for Python (pdb, debugpy), Go (delve), Rust (lldb), and Node.js, including container debugging (kubectl debug, ephemeral containers) and production-safe debugging techniques with distributed tracing and correlation IDs. Use when setting breakpoints, debugging containers/pods, remote debugging, or production debugging.

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ancoleman/ai-design-components5252025年12月11日 更新