「storage」の検索結果

Azure Blob Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-blob) for blob operations. Use for uploading, downloading, listing, and managing blobs and containers.

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Build blob storage applications using the Azure Storage Blob SDK for Java.

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Azure Queue Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-queue) for message queue operations. Use for sending, receiving, peeking, and deleting messages in queues.

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Azure Queue Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-queue) for message queue operations. Use for sending, receiving, peeking, and deleting messages in queues.

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Azure Blob Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-blob) for blob operations. Use for uploading, downloading, listing, and managing blobs and containers.

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Build blob storage applications using the Azure Storage Blob SDK for Java.

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Azure Blob Storage SDK for Python. Use for uploading, downloading, listing blobs, managing containers, and blob lifecycle. Triggers: "blob storage", "BlobServiceClient", "ContainerClient", "BlobClient", "upload blob", "download blob".

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Feishuの共有フォルダー内のファイルを一覧表示・移動・削除し、サブフォルダー作成や文書コメントの確認・追加・返信を行うスキル。保存先の整理とコメント対応に使えます。

• 共有フォルダーのファイル整理
• 共有フォルダー内のサブフォルダー作成
• 文書のコメントと返信を確認したいとき

繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。

• 繰り返すAPIの共通指示を並べ替え
• キャッシュの読み書きと保存費用を試算
• キャッシュ利用率と応答時間を測定

JavaのSpring Bootサービスで、認証やアクセス権、入力検証などの安全対策を見直すスキル。秘密情報の管理からAPIの呼び出し制限、依存関係まで確認します。

• 認証とアクセス権を追加したいとき
• APIの入力検証とSQLを見直したいとき
• CSRFやCORSの設定確認

Javaのtinystructで、端末とWebの両方から使える処理を実装するスキル。起動スクリプトの生成からAPI、データ保存、テストまで開発手順を案内します。

• 端末とWebで使える処理の実装
• 不足する起動スクリプトの生成
• JSON APIとデータ保存の実装

React NativeとExpoのアプリで、画面遷移・状態管理・データ取得を設計します。長い一覧の表示、フォーム、端末機能の利用、認証情報の保存方法も扱います。

• Expoで画面と画面遷移を作りたいとき
• 取得データと画面の状態を整理したいとき
• 長い一覧の表示を改善したいとき

文書や会話、仕事の情報を内容に合う保存先へ整理し、ローカルファイルや知識ベース、GitHubなどを横断して重複確認、同期、検索を進めるスキル。

• 文書や会話を知識ベースに保存したいとき
• 重複するメモの整理
• 複数の保存先にある知識の同期

DockerとDocker Composeで開発環境を構成し、通信・データ保存・権限を見直すほか、元のファイルを変更せずにCLIの導入手順を検証するスキル。

• アプリとDBの開発環境を構築
• コンテナの通信とデータ保存の確認
• Docker設定のセキュリティ見直し

Build table storage applications using the Azure Tables SDK for Java. Works with both Azure Table Storage and Cosmos DB Table API.

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Configures Hardware Security Modules for cryptographic key storage using the PKCS#11 standard interface, covering key generation, signing, encryption, and key management on physical HSMs and SoftHSM2 for development. Use when protecting cryptographic keys so they never leave a hardened device boundary, or when building and testing PKCS#11-based key management workflows.

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macOS / Windows 只读存储分析助手（自动识别系统）。扫描整机磁盘占用，找出 占空间大户，把每一项分成 🟢可自动清理 / 🟡需人工判断 / 🔴谨慎清理 三级并给出 可执行处置方案，生成排版精美、可折叠、命令可一键复制的交互式 HTML 报告，并可 起本地服务在网页上一键删除（移废纸篓/直接删）。扫描全程只读。务必在以下场景 使用：用户说"存储分析""磁盘满了""C盘/硬盘满了""空间不够""清理空间" "清理磁盘""占空间""哪些东西占地方""帮我看看存储""看一下电脑存储/空间" "存储空间""电脑空间不够""内存满了/不够/不足""看下内存/存储"（中文口语里 "内存"常指存储空间）"storage analysis""disk cleanup""清缓存""磁盘清理"； 或用户抱怨电脑没空间、想知道什么东西吃硬盘、想要清理建议时。注意：若用户明确 指运行内存/RAM（如"哪个进程吃内存""内存占用高"想看活动监视器），那是 RAM 不是存储，不属于本 skill。

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Audits Filestore instances on Google Cloud across projects for disaster recovery readiness (missing or stale backups), security access governance (overly permissive NFS export rules, 0.0.0.0/0 exposure, missing ROOT_SQUASH), and reliability compliance (Physical Zone Isolation PZI and Physical Zone Separation PZS). Use when assessing storage health posture, auditing NFS export permissions, identifying unprotected file shares, or validating zone failure domains. Don't use for Cloud Storage buckets, Persistent Disk, or NetApp Volumes.

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Discovers requirements and designs a borderless open data lakehouse using Lakehouse for Apache Iceberg and BigQuery data agents. Use when architecting multi-cloud storage infrastructure (Cloud Storage, AWS S3, Azure Blob), establishing ingestion and AI serving subsystems, configuring Cross-Cloud Interconnect, or deploying Gemini Enterprise Agent Platform and BigQuery data agents. Don't use for single-cloud data warehouses, or when the focus is on Knowledge Catalog metadata governance and Spark-driven IDE analytics workflows (use google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog instead).

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Provides diagnostic workflows and step-by-step root-cause analysis procedures for actively broken, failing, or slow BigQuery jobs, execution graph and query plan stage bottlenecks, system performance issues, or unexpectedly expensive workloads. Use when interpreting symptoms, isolating bottlenecks, diagnosing cost spikes (on-demand query spend, capacity slot autoscaling, storage growth), execution graph stages or substep variables, identifying root causes, and determining remediation steps. Don't use for writing or optimizing SQL, proactive capacity planning, or storage layout design (use bigquery-optimization), or when the user already knows which telemetry they want and just needs the query (use bigquery-observability).

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Field-tested methodology and concrete recipes for training and operating large-scale LLM/VLM/multi-modal models end to end - choosing and benchmarking accelerators, storage and network; SLURM/Kubernetes orchestration; maximizing training throughput and fitting models in memory; diagnosing and surviving training instabilities, NaN/Inf, and hardware/job failures; checkpointing and fault tolerance; inference performance and memory; debugging multi-node/ multi-GPU hangs; and writing/running tests. Use when the user is training or fine-tuning large models, hits low TFLOPS/MFU, OOM, slow dataloading, a loss spike/divergence, a NCCL/InfiniBand or multi-node hang, node/GPU failures, checkpoint or preemption problems, storage/network bottlenecks, or needs to pick GPUs/cloud/file-systems or size inference latency/throughput. Distilled from "Machine Learning Engineering", the latest version of which can be found at https://github.com/stas00/ml-engineering The latest SKILL.md version can be found at https://github.com/stas00/ml-engineering/blob/master/skills/ml-engineering/SKILL.md

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Create React components with localStorage persistence and keyboard navigation support

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Enhanced dashboard panel component with robust error handling, retry logic, and localStorage persistence for state management.

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Use when building a feature on reusable database storage or UI, such as CRM, or deciding whether it needs a Macro database entity. Covers shared storage, a host-independent database UI and API contract, ownership, authorization, and the _entities naming convention.

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