「ai-agents」の検索結果

Evaluates neuromarketing studies and neural-data law. Use when judging EEG, fMRI, eye-tracking, or GSR ad study or vendor, or if signals are regulated neural data.

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Debugs crashes, regressions, flakes, and production bugs systematically. Use when diagnosing stack traces, logs, or profiling data; not perf tuning or incident command.

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PID/MPC/Kalman/anti-windup control primitives for feedback loops. Use when an autoscaler flaps, a controller overshoots after saturation, or budget pacing overspends at peak.

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Diagnoses stalled teams or agent hierarchies with Beer's VSM and Ashby's Law. Use when orchestrators overload, escalations pile up, or team boundaries need redesign.

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Audits and enforces documentation quality. Use when checking coverage, freshness, runbook validity, AI-instruction coverage, or cleaning stale/duplicate markdown after LLM edits.

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Audits SaaS, cloud, payment, and AI spend. Use when analyzing bills, right-sizing plans, sizing Savings Plans or CUDs, cutting payment-processing fees, or LLM self-host breakeven.

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Chooses under uncertainty: value of more data, cost-based thresholds, abstention, when to stop a test and ship, robust choice. Use when deciding, not estimating.

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Designs DevOps and platform engineering systems. Use when planning Kubernetes, Terraform, GitOps, CI/CD, observability, incident response, or cloud-native operations.

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Builds security testing pipelines for SAST, DAST, SCA, secrets, containers. Use when wiring scanners into CI or regression gates.

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Builds accessibility testing for WCAG 2.2 audits, CI gates, mobile audits, and EAA/ADA/VPAT evidence. Use when adding axe-core, Lighthouse, or screen-reader tests; not fixes.

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Designs consensus, quorums, leases, idempotency, and CRDTs. Use when facing split brain, fencing tokens, exactly-once claims, duplicate retries, stale reads, or leader flapping.

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Proves protocols and agent workflows with TLA+, P, Alloy, Z3, Dafny, or Lean. Use when proving protocols correct, writing TLA+ specs, or verifying LLM proofs.

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Generates or validates Conventional Commits messages from staged diffs. Use when drafting commit messages, checking repo rules, or inferring scope from changed files.

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Game-theory primitives for divergent incentives: Nash equilibrium, auctions, mechanism design, collusion, bargaining, reputation. Use when modeling strategic play.

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Grounding-theory primitives for common ground and repair. Use when deciding whether to ask a clarifying question, confirming a handoff was understood, or fixing multi-turn drift.

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Measures entropy, mutual information, KL/JS, bits-per-byte. Use when picking KL direction, comparing cross-tokenizer perplexity, trusting MI estimates, or semantic-entropy gating.

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Formulates LP, MILP, CP-SAT models; diagnoses infeasibility and gaps. Use when a MILP is infeasible, shifts need scheduling under capacity, or choosing a solver.

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Guides incident response from detection through postmortem. Use when designing on-call runbooks, triaging production incidents, writing status updates, or improving MTTD and MTTR.

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Audits whether scores, benchmarks, LLM judges, or surveys measure what we think. Use when a benchmark is saturated, a score unreliable, or judge agreement untrustworthy.

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Network-science primitives: centrality, influence seeding, communities, contagion vs homophily, GNN failures. Use when seeding a referral campaign or finding critical graph nodes.

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Designs and troubleshoots NUKE-based CI/CD pipelines for .NET services. Use when refactoring target graphs, splitting test flows, publishing reports, or diagnosing slow pipelines.

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Implements OpenTelemetry logs/metrics/traces, SLI/SLO gates, burn-rate alerts, and APM integrations. Use when adding or validating observability.

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Designs team Git workflows for branching, PRs, and releases. Use when choosing branching models, stacked PRs, merge queues, worktree isolation for agents, or collaboration rules.

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Designs AI-first help centers and self-service support. Use when shaping taxonomy, article templates, or content and answer contract for support AI, not the bot build.

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