Senior embedded software engineer specializing in firmware and driver development for ARM Cortex-M microcontrollers (Teensy, STM32, nRF52, SAMD).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
1,399 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Senior embedded software engineer specializing in firmware and driver development for ARM Cortex-M microcontrollers (Teensy, STM32, nRF52, SAMD).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Architectural decision-making framework. Requirements analysis, trade-off evaluation, ADR documentation. Use when making architecture decisions or analyzing system design.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Optimize end-to-end application performance with profiling, observability, and backend/frontend tuning. Use when coordinating performance optimization across the stack.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Discover and track emerging trends across Google Trends, Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok to inform content strategy.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guidelines for modern Avalonia UI layout using Zafiro.Avalonia, emphasizing shared styles, generic components, and avoiding XAML redundancy.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Optimal ViewModel and Wizard creation patterns for Avalonia using Zafiro and ReactiveUI.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Analyze text and images for harmful content using Azure AI Content Safety (@azure-rest/ai-content-safety). Use when moderating user-generated content, detecting hate speech, violence, sexual conten...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Write and maintain Architecture Decision Records (ADRs) following best practices for technical decision documentation. Use when documenting significant technical decisions, reviewing past architect...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Automate Asana tasks via Rube MCP (Composio): tasks, projects, sections, teams, workspaces. Always search tools first for current schemas.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Implement proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design. Use when architecting complex backend systems or refactoring existing ...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Comprehensive AWS cost analysis and optimization recommendations using AWS CLI and Cost Explorer
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Convert existing projects into Apify Actors - serverless cloud programs. Actorize JavaScript/TypeScript (SDK with Actor.init/exit), Python (async context manager), or any language (CLI wrapper). Us...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Extract text, tables, and structured data from documents using Azure Document Intelligence (@azure-rest/ai-document-intelligence). Use when processing invoices, receipts, IDs, forms, or building cu...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Azure AI Document Intelligence SDK for .NET. Extract text, tables, and structured data from documents using prebuilt and custom models.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Azure AI Content Understanding SDK for Python. Use for multimodal content extraction from documents, images, audio, and video.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Azure AI Content Safety SDK for Python. Use for detecting harmful content in text and images with multi-severity classification.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
API documentation workflow for generating OpenAPI specs, creating developer guides, and maintaining comprehensive API documentation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
API security testing workflow for REST and GraphQL APIs covering authentication, authorization, rate limiting, input validation, and security best practices.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on re...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。