「unit」の検索結果

Lightweight readiness probe. Returns the input `message` echoed back, or `'pong'` when omitted. Useful for CLI health checks and SignalR connectivity smoke tests.

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Prepare and submit a BB plugin to the Community marketplace when publication or a marketplace PR is requested.

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Applies Anthropic's official brand colors and typography to any sort of artifact that may benefit from having Anthropic's look-and-feel. Use it when brand colors or style guidelines, visual formatting, or company design standards apply.

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Use this skill to triage ONE microsoft/apm pull request already selected by autopilot-pr-triage-scheduler. Covers community PRs that fix an issue and PRs opened without an issue. Return one advisory recommendation, never human approval, never a diff review, never merge. Not a queue manager and not autopilot-pr-review-worker.

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Activate for changes to project positioning, release communication, community-facing artifacts, or breaking-change decisions in microsoft/apm. Triggers on README, MANIFESTO, PRD, CHANGELOG, release workflows, and issue templates.

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Queue open microsoft/apm pull requests (community fixes, PRs without an issue, or PRs that close an issue) and fan them out through an isolated pool (default 2) of autopilot-pr-triage-worker sessions. Advisory only. Never merges, never assigns, never requests reviewers, never runs autopilot-pr-review-worker. Activate on a mixed PR list or queue-open when the job is PR triage. Works in a local session, Copilot App automation, Cloud Agent, Remote Agent, or Agentic Workflow.

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Review an explicitly identified Marin pull request as a whole change, asking whether it fits repository patterns, whether a better abstraction exists, and what breaks outside the diff; use for large or agent-authored PRs, after or alongside review-pr.

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Profile a named JAX, Levanter, or Marin run, or investigate a measured startup, compilation, initialization, or throughput bottleneck.

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Query Finelog logs and telemetry for Iris tasks, workers, profiles, training, vLLM, and cross-cluster forwarding. Use for schema discovery, SQL, memory or CPU summaries, hub-versus-regional comparisons, counter semantics, and query-performance diagnosis.

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Launch, monitor, or seal a Marin canary or daily ferry only when explicitly requested.

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Refresh a named Marin external fork pin onto a newer upstream base using its configured descriptor and required end-to-end test.

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Design or revise a Marin experiment pipeline that binds reusable work into an artifact graph. Use for new workflow entrypoints, stage wiring, and pipeline placement decisions; use a narrower domain skill when it owns the launch.

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Use Iris to submit, inspect, debug, monitor, or recover jobs and tasks; diagnose scheduling and federation; deploy controllers; or reserve dev GPUs and TPUs. Use for ordinary Iris operations, including babysitting a job, controller rollouts, accelerator sessions, and stuck CoreWeave pods. Use a narrower production-run or Zephyr skill when that workflow is explicitly requested.

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Register a named Hugging Face dataset for Marin by inspecting its schema and adding the appropriate experiments/datasets module.

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Launch, resume, monitor, hand off, or seal an explicitly requested production-critical Marin run, normally at least 1e22 FLOPs.

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Harvest experiment issue reports and curate docs/reports/index.md only when explicitly requested.

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Add or change a named Pallas/Mosaic kernel, including its reference implementation, correctness tests, wrapper, or requested tuning.

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Triage a failed canary ferry run only when invoked by CI with the required CANARY context.

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File a GitHub issue only when explicitly requested or delegated by another selected workflow; do not create issues merely because a problem was found.

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Define, validate, submit, or restart a Marin SkyRL experiment through its artifact main. Use for RL launch files, SkyRLRolePlan or SkyRLTopology changes, MarinSkyRL configuration, RL smoke tests, and requests to launch or relaunch RL on Iris.

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Research an explicitly requested Marin question or coordinate a multi-session experiment; find prior work, assess evidence, and record results in the task's existing durable surface.

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Run the experiment-issue TL;DR scrub only from its scheduler or an explicit request for that scrub.

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Use scripts/logscan.py only when explicitly requested to scan an oversized log or to perform Gemini-backed log analysis.

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Archive explicitly named legacy experiment files by publishing a dated tag and canonical issue breadcrumbs.

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