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概要と使いどころ
Adds .NET Aspire cloud-native orchestration to existing .NET solutions. Analyzes solution structure to identify services (APIs, web apps, workers), creates AppHost and ServiceDefaults projects, configures service discovery, adds NuGet packages, and sets up distributed application orchestration. Use when adding Aspire to .NET solutions or creating new cloud-ready distributed applications.
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Cloud design patterns for distributed systems architecture covering 42 industry-standard patterns across reliability, performance, messaging, security, and deployment categories. Use when designing, reviewing, or implementing distributed system architectures.
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High-level PyTorch framework with Trainer class, automatic distributed training (DDP/FSDP/DeepSpeed), callbacks system, and minimal boilerplate. Scales from laptop to supercomputer with same code. Use when you want clean training loops with built-in best practices.
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Implements Redis patterns for caching, sessions, rate limiting, pub/sub, and distributed locks with best practices. Use when users request "Redis caching", "session storage", "rate limiter", "pub/sub messaging", or "distributed locks".
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Implementing distributed tracing with W3C Trace Context — the byte-precise `traceparent` and `tracestate` header formats, OpenTelemetry's W3CTraceContextPropagator as the modern default (replacing X-B3-* and X-Datadog-*), head vs tail sampling, and HTTP→SQL trace propagation via sqlcommenter. Grounded in the W3C REC and OpenTelemetry specs. NOT for OTel metrics/logs pipelines, vendor backend setup (Datadog/Honeycomb/Jaeger/Tempo), or browser RUM tracing.
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文章などを数値化して似た内容を探す検索をQdrantで実装。属性による絞り込みやAI回答用の資料検索から、大規模運用の設定・調整まで支援します。
Clean training loops with built-in distributed support.
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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.
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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus
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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.
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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows
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Command-line interface for Tigris object storage — wraps the official `tigris` CLI to expose buckets, objects, presigned URLs, snapshots, IAM, and scoped access keys to AI agents. Globally distributed, S3-compatible, no egress fees.
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Deep learning framework (PyTorch Lightning / lightning package). Organize PyTorch code into LightningModules, configure Trainers for multi-GPU/TPU, implement data pipelines, callbacks, logging (W&B, TensorBoard, MLflow), distributed training (DDP, FSDP, DeepSpeed), for scalable neural network training.
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Scales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.
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Azure Cosmos DB SDK for Rust (NoSQL API). Use for document CRUD, queries, containers, and globally distributed data.
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Azure Cosmos DB SDK for Python (NoSQL API). Use for document CRUD, queries, containers, and globally distributed data.
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Python observability patterns including structured logging, metrics, and distributed tracing. Use when adding logging, implementing metrics collection, setting up tracing, or debugging production systems.
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Configure Turborepo for efficient monorepo builds with local and remote caching. Use when setting up Turborepo, optimizing build pipelines, or implementing distributed caching.
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Build GitLab CI/CD pipelines with multi-stage workflows, caching, and distributed runners for scalable automation. Use when implementing GitLab CI/CD, optimizing pipeline performance, or setting up automated testing and deployment.
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Implement comprehensive observability for service meshes including distributed tracing, metrics, and visualization. Use when setting up mesh monitoring, debugging latency issues, or implementing SLOs for service communication.
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Design microservices architectures with service boundaries, event-driven communication, and resilience patterns. Use when building distributed systems, decomposing monoliths, or implementing microservices.
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Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.
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Tie an LP statement to the fund's NAV pack — recompute the LP's capital account from the NAV components and flag any line that doesn't agree. Use before LP statements are distributed.
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Replay-first debug flow for SGLang serving problems. Use when a live or recent server shows health-check failures, latency or throughput regressions, queue growth, timeouts, distributed stalls, crash dumps, wrong outputs after deploys, or PD/EP/HiCache issues, and the job is to turn the problem into a replay plus the right next debug tool.
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