「pip」の検索結果

Automates the enrichment of raw indicators of compromise with multi-source threat intelligence context using SOAR platforms, Python pipelines, or TIP playbooks to reduce analyst triage time and standardize enrichment outputs. Use when building automated enrichment workflows integrated with SIEM alerts, email submission pipelines, or bulk IOC processing from threat feeds. Activates for requests involving SOAR enrichment, Cortex XSOAR, Splunk SOAR, TheHive, Python enrichment pipelines, or automated IOC processing.

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Builds an automated malware submission and analysis pipeline that collects suspicious files from endpoints and email gateways, submits them to sandbox environments and multi-engine scanners, and generates verdicts with IOCs for SIEM integration. Use when SOC teams need to scale malware analysis beyond manual sandbox submissions for high-volume alert triage.

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Track and manage recruiting pipeline stages. Trigger with "recruiting update", "candidate pipeline", "how many candidates", "hiring status", or when the user discusses sourcing, screening, interviewing, or extending offers.

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Generate pragmatic CI/CD pipelines from detected project stack signals — fast baseline generation, repeatable checks, environment-aware deployment stages. Use when setting up CI for a new project, refactoring existing pipelines, or standardizing deployment workflows across multiple repos.

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Data engineering skill for building scalable data pipelines, ETL/ELT systems, and data infrastructure. Expertise in Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Kafka, and modern data stack. Includes data modeling, pipeline orchestration, data quality, and DataOps. Use when designing data architectures, building data pipelines, optimizing data workflows, implementing data governance, or troubleshooting data issues.

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Analyzes sales pipeline health, revenue forecasting accuracy, and go-to-market efficiency metrics for SaaS revenue optimization. Use when analyzing sales pipeline coverage, forecasting revenue, evaluating go-to-market performance, reviewing sales metrics, assessing pipeline analysis, tracking forecast accuracy with MAPE, calculating GTM efficiency, or measuring sales efficiency and unit economics for SaaS teams.

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Turn a verified correction or repeated workflow into a reusable local learning.

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Review focus and context switching over a chosen period without inventing productivity scores.

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Prepare an evidence-backed handoff with current state, relevant artifacts, blockers, and next actions.

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Reconstruct a customer relationship from recorded interactions before answering or drafting a response.

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Reconstruct a daily or weekly worklog from observed activity and outcomes.

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Produce a human-facing visual report — a chart, dashboard, scorecard, or styled summary — that renders as a live page in the screenpipe viewer instead of plain text. Use when the task asks for a visual/graphical output rather than a plain note; do NOT use for plain text or raw data (prefer a markdown note for those).

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Analyze one discovery interview for observed behavior, needs, workarounds, and unanswered questions.

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Turn a recorded software failure into a reproducible bug report with timestamps and observed behavior.

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Recover facts and relevant examples from work history to support a requested piece of writing.

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Summarize one project against its stated milestones using recent work and verified outcomes.

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Release the screenpipe monorepo. Bumps versions, triggers GitHub Actions for app, CLI, MCP, and JS packages.

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Synthesize repeated themes from selected research conversations or notes.

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Capture decisions and commitments after a meeting and draft a concise follow-up.

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Trace why a decision was made, which alternatives were considered, and what changed later.

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Recover the last verified state of an interrupted task and identify the next useful action.

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Find explicit promises and deadlines in selected work history and reconcile their latest status.

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Edit the attached Screenpipe video project, inspecting its real screenshots and preserving the source instructions.

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Reconstruct a bounded incident timeline and separate observed events from suspected causes.

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