「rag」の検索結果

Mounts Cloud Storage buckets as a POSIX file system with Cloud Storage FUSE (gcsfuse). Use when interacting with gcsfuse: decide whether FUSE, native gs:// reads, or Filestore/Managed Lustre fits a workload, deploy tuned mounts on GKE, Compute Engine, or Cloud Run, enable and size file, stat, and list caches, tune mount flags or config-file settings, apply workload profiles, keep ML checkpointing safe (rename atomicity, hierarchical namespace/HNS, close-time finalization, concurrent writers), or diagnose slow training, low throughput, or bill spikes with gcsfuse metrics. Covers mount semantics, gcsfuse CLI and config files, GKE gcsfuse CSI driver (Workload Identity principal:// bindings, profile StorageClasses, sidecar sizing), and Cloud Run volume mounts. Don't use for bucket administration or data management without a mount (google-cloud-storage-basics) or fully POSIX-compliant shared file systems (Filestore, Managed Lustre).

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Test-to-requirement coverage mapping. Reads plan acceptance criteria and test files, produces a coverage gap report showing which requirements have no tests. Use during Phase 2 (Test) or Phase 4 (Review) to verify test completeness. Named after the Nyquist sampling theorem — sufficient test coverage prevents aliased (missed) requirements. NOT for running tests (see mk:testing); NOT for structural code review (see mk:review).

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Detecting misconfigured Azure Storage accounts including publicly accessible blob containers, missing encryption settings, overly permissive SAS tokens, disabled logging, and network access violations using Azure CLI, PowerShell, and Microsoft Defender for Storage.

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Tespit etme misconfigured Azure Storage accounts including publicly accessible blob containers, missing encryption settings, overly permissive SAS tokens, disabled logging, and network access violations using Azure CLI, PowerShell, and Microsoft Defender for Storage.

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Detecting misconfigured Azure Storage accounts including publicly accessible blob containers, missing encryption settings, overly permissive SAS tokens, disabled logging, and network access violations using Azure CLI, PowerShell, and Microsoft Defender for Storage.

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テストカバレッジのギャップを体系的に分析し、実際に動くテストコードを提案するスキル。 以下のようなときに使う： - テストカバレッジを改善したい・不足テストを特定したい - 「テストが足りない」「カバレッジを上げたい」「どこをテストすべき」 - 「未テストの関数」「what tests am I missing」「improve test coverage」「coverage gap」 t-wada式TDDの原則に基づき、テストの抜け漏れを特定して優先度付きで補完する。 引数: 分析対象ファイル・ディレクトリ（省略時はプロジェクト全体）

Playwright の storage_state.json を生成・管理してログイン情報を固定する実装を行う際に使用。「ログイン状態を保存したい」「storage_state.json を作りたい・再生成したい」「Cookie が切れた」「セッションが切れた」「認証を自動化したい」という依頼で起動。生成スクリプト実装 → ユーティリティー実装 → 自動化スクリプトへ組み込み の流れで進める。

Detecting misconfigured Azure Storage accounts including publicly accessible blob containers, missing encryption settings, overly permissive SAS tokens, disabled logging, and network access violations using Azure CLI, PowerShell, and Microsoft Defender for Storage.

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Defines ROI-based coverage targets with critical path identification, layer-specific targets, and explicit "don't test this" guidelines. Use for "test coverage", "coverage strategy", "test priorities", or "coverage targets".

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An innate exploratory drive that guarantees no graph node remains permanently invisible to an agent population. After a warm-up period (step > 3), each agent fires a coverage scan with probability |unseen_nodes| / |all_nodes|. When triggered, the agent teleports directly to the globally unseen node with the highest belief uncertainty, works it, and returns control to the normal action-selection loop. Probability is self-annealing: it starts near 1.0 when almost everything is unseen and decays toward 0.0 as coverage saturates, requiring no manual schedule. The mechanism is "innate" (hard-coded into the agent step loop) as distinct from the "adaptive" EFE path, which requires local neighbors and learned precision weights. Together they form a two-layer exploration architecture: adaptive for locally-guided foraging, innate for topological completeness.

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Spring Bootの変更をビルド、コード解析、テスト、セキュリティ検査で確認するスキル。差分もレビューし、公開・デプロイ前の合否と修正点をまとめます。

• Spring BootのPR前に確認したいとき
• リファクタリングや依存更新後の検証
• テストカバレッジの目標を確認したいとき

Rustの単体・結合・非同期テストを、テストを先に書く流れで整えます。多様な入力の検証、依存先の置き換え、性能測定やカバレッジ確認も扱います。

• Rustをテストから開発したいとき
• 既存コードにテストを追加したいとき
• 非同期処理とタイムアウトの検証

Perlのテスト作成・実行から、外部処理の置き換え、例外の確認、テスト範囲の測定まで支えるスキル。テスト先行の開発や既存テストの移行にも使えます。

• テスト先行でPerlを開発
• Test::Moreからのテスト移行
• APIやDB連携を独立して検証

Pythonのテストをpytestで設計・作成し、共通の準備処理や外部サービスの代役、複数入力の検証、テストで確認したコードの範囲の測定まで扱うスキル。

• Pythonの機能をテストから作りたいとき
• テストの準備処理を共通化したいとき
• 外部APIをモックで検証したいとき

ReactやNext.jsで、ドラッグ操作、スワイプ、文字やSVGのアニメーションを実装します。複数段階の動きや読み込み表示まで扱い、用途に合うAPI選びも支えるスキル。

• ドラッグで閉じる画面や並べ替えリストの実装
• 単語ごとの文字表示や数値アニメーション
• SVGの線描画や円形の進捗表示

JavaScript・TypeScriptでEthereum用のハッシュ処理を実装・点検し、SHA3との混同による関数識別子や署名、アドレス算出の誤りを防ぐスキル。

• 関数セレクターやイベント識別情報の計算
• 署名や保存位置のハッシュ処理の点検
• 公開鍵からアドレスを算出したいとき

質問応答や文書検索を組み合わせたAI処理をDSPyで構築するスキル。入力と出力を定義して部品を組み合わせ、学習例と評価指標を使ってプロンプトを自動調整します。

• 文書検索付きの質問応答を作りたいとき
• 学習例でプロンプトを調整したいとき
• 文章から構造化データを抽出したいとき

Build production RAG pipelines and persistent agent memory using Pinecone as the vector database backend. ALWAYS USE THIS SKILL when the user mentions Pinecone, wants to index documents for semantic search, build a retrieval-augmented generation system, store agent memory across sessions, implement hybrid search, or connect an LLM to a searchable knowledge base — even if they don't say "Pinecone" explicitly. Also use when the user asks about vector databases for RAG, namespace isolation for multi-tenant agents, embedding pipelines, or scaling a knowledge base beyond what local storage can handle. DO NOT use for local-only vector stores (Chroma, FAISS, pgvector) or pure keyword search with no semantic component.

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Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.

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Measure Python SDK coverage or address measured coverage gaps. Use for coverage audits and metric regressions, not routine test additions.

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Turn the current project website into a short, polished, shareable launch video using Hyperframes. Use when someone says "/brag", "let's brag about this", "make a launch video", "turn this into a video", or wants to share what they built. Reads the project code directly — no live URL or screenshots needed.

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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.

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Audit a test file or suite; produce a severity-ranked diagnostic report. ALWAYS USE for tests that verify nothing, missing/tautological assertions, swallowed/broad exceptions, flaky/order-dependent tests, duplication, or magic values. Polyglot. DO NOT USE for direct edits: writing-mstest-tests owns supplied MSTest assertions/attributes/lifecycle; code-testing owns new tests. Exclude running tests, migration, assertion metrics (assertion-quality), raw .NET coverage collection (run-tests), non-.NET coverage collection/analysis (native tooling), project-wide .NET coverage/CRAP (coverage-analysis), named-target .NET CRAP (crap-score), behavioral/pseudo-mutation gaps (test-gap-analysis), test-mix/ happy-vs-error classification and trait distributions (test-tagging), or the testsmells.org catalog (test-smell-detection).

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