「uv」の検索結果

Documentation regeneration for Codex. Equivalent to the repository's Claude skill: regenerate user-facing docs from current code state. Usage: /doc or /doc <issue#>

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Execution pipeline for Codex. Detect epic/task/bug mode and implement with Codex models only. Usage: /implement <issue#>

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Worktree recreation for Codex. Equivalent to the repository's Claude skill: recreate a local worktree for a PR so it can be tested locally. Usage: /open <PR>

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Dashboard d'avancement des epics en cours. Thin wrapper sur les scripts bash qui agrègent les logs per-agent (.claude/state/epic_run/) et le state GitHub. Pas de LLM lourd. Usage: /report [<epic_N> ...]

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Epic/report dashboard for Codex. Equivalent to the repository's Claude skill: render the orchestration state from bash scripts and summarize it cleanly. Usage: /report [<epic_N> ...]

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Fine-tune LLMs and VLMs using Unsloth on HF Jobs (Hugging Face on-demand cloud GPUs). Use when users want to fine-tune language models, train VLMs (Vision Language Models), do continued pretraining, domain adaptation, or run UV scripts on HF Jobs. Triggers on requests involving Unsloth training, HF Jobs GPU training, Qwen3-VL fine-tuning, Gemma VLM training, or LoRA fine-tuning on cloud GPUs.

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Implementa infraestrutura como código usando Terraform, Kubernetes e plataformas de nuvem. Projeta arquiteturas escaláveis, pipelines de CI/CD e soluções de observabilidade. Fornece práticas DevOps com segurança em primeiro lugar e orientação em engenharia de confiabilidade de sites.

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Arquiteto de nuvem especializado em design de infraestrutura multi-cloud AWS/Azure/GCP, IaC avançado (Terraform/OpenTofu/CDK), otimização de custos FinOps e padrões arquiteturais modernos.

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Plataforma GPU serverless em nuvem para executar workloads de ML. Use quando você precisar de acesso GPU sob demanda sem gerenciamento de infraestrutura, fazendo deploy de modelos de ML como APIs, ou executando jobs em batch com auto-scaling.

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Sistema autônomo multi-agente para startups em Claude Code. Ativado com "Loki Mode". Orquestra 100+ agentes especializados em engenharia, QA, DevOps, segurança, dados/ML, operações comerciais, marketing, RH e sucesso do cliente. Vai de PRD para produto totalmente implantado e gerando receita com zero intervenção humana. Inclui ferramenta Task para despacho de subagentes, revisão de código paralela com 3 revisores especializados, triagem de problemas baseada em severidade, fila de tarefas distribuída com tratamento de dead letter, implantação automática em provedores de nuvem, testes A/B, loops de feedback de clientes, resposta a incidentes, circuit breakers e auto-recuperação. Gerencia limites de taxa via checkpoints de estado distribuído e retomada automática com backoff exponencial. Requer flag --dangerously-skip-permissions.

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Instâncias GPU em nuvem reservadas e sob demanda para treinamento e inferência de ML. Use quando você precisar de instâncias GPU dedicadas com acesso SSH simples, sistemas de arquivos persistentes ou clusters multi-node de alto desempenho para treinamento em larga escala.

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Construa pipelines de dados escaláveis, data warehouses modernos e arquiteturas de streaming em tempo real. Implementa Apache Spark, dbt, Airflow e plataformas de dados nativas em nuvem.

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Run one safe self-improvement cycle: hypothesize → experiment → record → (maybe) federate.

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Search and inspect the harness memory namespace (HNSW + emergent-time decay).

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Idiomatic programming style, patterns, and conventions for Python development. Trigger when: - Writing, refactoring, reviewing, or debugging Python code. - Files matching the pattern **/*.py (including requirements.txt, pyproject.toml, setup.py) are in the workspace or referenced. - Tasks involve: python, pytest, pip, uv, virtualenv, flake8, black, mypy. - Prompt contains keywords: python, py, pep8, typing, list comprehension, decorator, generator, asyncio, yield, poetry.

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Create or update feature specifications from natural language descriptions. Use when starting new features or refining requirements. Generates spec.md with user stories, functional requirements, and acceptance criteria following spec-driven development methodology.

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Create or update the project constitution from interactive or provided principle inputs, ensuring all dependent templates stay in sync.

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Create a feature branch with sequential or timestamp numbering

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Execute the implementation planning workflow using the plan template to generate design artifacts.

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Create or update project governing principles and development guidelines. Use at project start to establish code quality, testing standards, and architectural constraints that guide all development.

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Break down implementation plans into actionable task lists. Use after planning to create a structured task breakdown. Generates tasks.md with ordered, dependency-aware tasks.

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Initialize a Git repository with an initial commit

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Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.

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Generate an actionable, dependency-ordered tasks.md for the feature based on available design artifacts.

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