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-components☆ 5252025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-components☆ 5252025年12月11日 更新
Implement production-ready service mesh deployments with Istio, Linkerd, or Cilium. Configure mTLS, authorization policies, traffic routing, and progressive delivery patterns for secure, observable microservices. Use when setting up service-to-service communication, implementing zero-trust security, or enabling canary deployments.
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ancoleman/ai-design-components☆ 5252025年12月11日 更新
Configure nginx for static sites, reverse proxying, load balancing, SSL/TLS termination, caching, and performance tuning. When setting up web servers, application proxies, or load balancers, this skill provides production-ready patterns with modern security best practices for TLS 1.3, rate limiting, and security headers.
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ancoleman/ai-design-components☆ 5252025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-components☆ 5252025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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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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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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Guide incident response from detection to post-mortem using SRE principles, severity classification, on-call management, blameless culture, and communication protocols. Use when setting up incident processes, designing escalation policies, or conducting post-mortems.
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Creates comprehensive dashboard and analytics interfaces that combine data visualization, KPI cards, real-time updates, and interactive layouts. Use this skill when building business intelligence dashboards, monitoring systems, executive reports, or any interface that requires multiple coordinated data displays with filters, metrics, and visualizations working together.
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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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Guide users through creating, managing, and testing server configuration automation using Ansible. When automating server configurations, deploying applications with Ansible playbooks, managing dynamic inventories for cloud environments, or testing roles with Molecule, this skill provides idempotency patterns, secrets management with ansible-vault and HashiCorp Vault, and GitOps workflows for configuration as code.
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Optimize cloud infrastructure costs through FinOps practices, commitment discounts, right-sizing, and automated cost management. Use when reducing cloud spend, implementing budget controls, or establishing cost visibility across AWS, Azure, GCP, and Kubernetes environments.
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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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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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When distributing traffic across multiple servers or regions, use this skill to select and configure the appropriate load balancing solution (L4/L7, cloud-managed, self-managed, or Kubernetes ingress) with proper health checks and session management.
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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 comprehensive security architectures using defense-in-depth, zero trust principles, threat modeling (STRIDE, PASTA), and control frameworks (NIST CSF, CIS Controls, ISO 27001). Use when designing security for new systems, auditing existing architectures, or establishing security governance programs.
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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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LLM and ML model deployment for inference. Use when serving models in production, building AI APIs, or optimizing inference. Covers vLLM (LLM serving), TensorRT-LLM (GPU optimization), Ollama (local), BentoML (ML deployment), Triton (multi-model), LangChain (orchestration), LlamaIndex (RAG), and streaming patterns.
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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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Design cloud network architectures with VPC patterns, subnet strategies, zero trust principles, and hybrid connectivity. Use when planning VPC topology, implementing multi-cloud networking, or establishing secure network segmentation for cloud workloads.
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Operating production Kubernetes clusters effectively with resource management, advanced scheduling, networking, storage, security hardening, and autoscaling. Use when deploying workloads to Kubernetes, configuring cluster resources, implementing security policies, or troubleshooting operational issues.
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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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