「pipeline」の検索結果

Unified team skill for code review. 3-role pipeline: scanner, reviewer, fixer. Triggers on team-review.

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将用户输入的整数加10并返回结果。当用户提到「流水线」关键词时并提供数字时使用，并且此方法是「流水线」系列技能之一，能与其他技能之间传递结果。

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将用户输入的数字乘以10并返回结果。当用户提到「流水线」关键词时并提供数字时使用，并且此方法是「流水线」系列技能之一，能与其他技能之间传递结果。

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将用户输入的整数减去5并返回结果。当用户提到「流水线」关键词时并提供数字时使用，并且此方法是「流水线」系列技能之一，能与其他技能之间传递结果。

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Build and publish a Gradio Hugging Face Space for a user-provided image or video LoRA, including pipeline selection and model-card settings. Use for LoRA demos; use huggingface-spaces for general Space work.

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Implements and validates the fix for a bug once a failing reproduction test exists. TRIGGER when: a bug has a failing reproduction test and you are ready to make it pass, implementing the root-cause fix, the final step of the bug-fixing pipeline. DO NOT TRIGGER when: no reproduction test exists yet → opsmill-dev-test-driving-bugs; still diagnosing, or asked to fix a bug with no analysis or reproduction test yet → opsmill-dev-analyzing-bugs.

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Writes a single failing test that reproduces a bug after its root-cause analysis is complete, before any fix is written. TRIGGER when: a bug has a completed root-cause analysis and you need the failing reproduction test, writing a test that proves a bug exists, the second step of the bug-fixing pipeline. DO NOT TRIGGER when: still triaging or diagnosing the bug → opsmill-dev-analyzing-bugs; implementing the fix once the test exists → opsmill-dev-fixing-bugs; general feature test-first work → superpowers test-driven-development.

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Legacy deep-reference writer safety gate. Use for old brand migration requests only to prevent retired section/frontmatter writes until the Core v2 catalog migration pipeline is authoritative.

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Show how vibecosystem works - agents, skills, hooks, and self-learning pipeline.

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Orchestrator-only workflow for migrating/rewriting codebases with full TDD and agent delegation

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Ethical security testing methodology - 5-phase pipeline, OWASP checklist, proof levels, structured findings

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Professional DOCX document creation, editing, and formatting using OpenXML SDK (.NET). Three pipelines: (A) create new documents from scratch, (B) fill/edit content in existing documents, (C) apply template formatting with XSD validation gate-check. MUST use this skill whenever the user wants to produce, modify, or format a Word document — including when they say "write a report", "draft a proposal", "make a contract", "fill in this form", "reformat to match this template", or any task whose final output is a .docx file. Even if the user doesn't mention "docx" explicitly, if the task implies a printable/formal document, use this skill.

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Document modeling, aggregation pipeline, indexing strategy, change streams, and multi-document transactions.

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Research-to-implement pipeline chaining 5 MCP tools with graceful degradation

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GitHub Actions workflow templates, matrix builds, caching, and monorepo CI strategies

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Otonom PR yasam dongusu. PR olustur, CI bekle, hata varsa duzelt, review feedback'i uygula, merge'e hazirla. Budget ve zaman limiti ile kontrol altinda tutulan tam otonom PR pipeline'i.

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Code-only motion design pipeline (no After Effects) for Raphaël / Howseen: launch films, showreels, product promos, LinkedIn/X videos, meme clips. Use when asked to make a motion design video, a promo/launch film, a showreel, "remake this video", a video from a prompt (e.g. "make a 15s motion graphics video…"), to change a video's music/SFX, or to prepare memes for posts. Covers the brief → beat map → stills → seek(t) HTML engine → Playwright render → ffmpeg → music/SFX → QA flow, plus asset sourcing (Mixkit, Pexels, Unsplash, svgl, 21st.dev) and every gotcha hit so far.

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Transform raw data into analytical assets using ETL/ELT patterns, SQL (dbt), Python (pandas/polars/PySpark), and orchestration (Airflow). Use when building data pipelines, implementing incremental models, migrating from pandas to polars, or orchestrating multi-step transformations with testing and quality checks.

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Document database implementation for flexible schema applications. Use when building content management, user profiles, catalogs, or event logging. Covers MongoDB (primary), DynamoDB, Firestore, schema design patterns, indexing strategies, and aggregation pipelines.

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Data ingestion patterns for loading data from cloud storage, APIs, files, and streaming sources into databases. Use when importing CSV/JSON/Parquet files, pulling from S3/GCS buckets, consuming API feeds, or building ETL pipelines.

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Implementing multi-layer security scanning (container, SAST, DAST, SCA, secrets), SBOM generation, and risk-based vulnerability prioritization in CI/CD pipelines. Use when building DevSecOps workflows, ensuring compliance, or establishing security gates for container deployments.

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Implement applications using Google Cloud Platform (GCP) services. Use when building on GCP infrastructure, selecting compute/storage/database services, designing data analytics pipelines, implementing ML workflows, or architecting cloud-native applications with BigQuery, Cloud Run, GKE, Vertex AI, and other GCP services.

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Optimizing vector embeddings for RAG systems through model selection, chunking strategies, caching, and performance tuning. Use when building semantic search, RAG pipelines, or document retrieval systems that require cost-effective, high-quality embeddings.

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Evaluate LLM systems using automated metrics, LLM-as-judge, and benchmarks. Use when testing prompt quality, validating RAG pipelines, measuring safety (hallucinations, bias), or comparing models for production deployment.

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