「applications」の検索結果

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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Build event-driven applications with Azure Event Grid SDK for Java. Use when publishing events, implementing pub/sub patterns, or integrating with Azure services via events.

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Azure AI Text Translation SDK for real-time text translation, transliteration, language detection, and dictionary lookup. Use for translating text content in applications.

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Authenticate Java applications with Azure services using Microsoft Entra ID (Azure AD).

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Azure AI Voice Live SDK for .NET. Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

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Build real-time chat applications with thread management, messaging, participants, and read receipts.

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Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

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Build anomaly detection applications with Azure AI Anomaly Detector SDK for Java. Use when implementing univariate/multivariate anomaly detection, time-series analysis, or AI-powered monitoring.

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Build content moderation applications using the Azure AI Content Safety SDK for Java.

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Build document analysis applications using the Azure AI Document Intelligence SDK for Java.

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Build AI applications on Microsoft Foundry using the azure-ai-projects SDK.

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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.

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Deploy containerized frontend + backend applications to Azure Container Apps with remote builds, managed identity, and idempotent infrastructure.

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Actorization converts existing software into reusable serverless applications compatible with the Apify platform. Actors are programs packaged as Docker images that accept well-defined JSON input, perform an action, and optionally produce structured JSON output.

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Modern Angular (v20+) expert with deep knowledge of Signals, Standalone Components, Zoneless applications, SSR/Hydration, and reactive patterns.

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Main application building orchestrator. Creates full-stack applications from natural language requests. Determines project type, selects tech stack, coordinates agents.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

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bu skill covers integrating OWASP ZAP (Zed Attack Proxy) for Dynamic Application Security Testing in CI/CD pipelines. It addresses configuring baseline, full, and API scans against running applications, interpreting ZAP Bul:ings, tuning scan policies, and establishing DAST quality gates in GitHub Actions and GitLab CI.

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JSON Web Tokens (JWT) defined in RFC 7519 are compact, URL-safe tokens used for authentication and authorization in web applications. bu skill covers implementing secure JWT signing with HMAC-SHA256

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Integrate AFL++ coverage-guided fuzz testing into CI/CD pipelines to discover memory corruption, input handling, and logic vulnerabilities in C/C++ and compiled applications.

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bu skill covers Dağıt:ing and tuning Web Application Firewall rules on AWS WAF, Azure WAF, and Cloudflare to protect cloud-hosted applications against OWASP Top 10 attacks. It details configuring managed rule sets, creating custom rules for business logic protection, implementing rate limiting, Dağıt:ing bot management, and reducing false positives through rule tuning and logging analysis.

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tespit etme (s) prompt injection attacks targeting LLM-based applications using a multi-layered defense combining regex pattern matching for known attack signatures, heuristic scoring for structural anomalies, and transformer-based classification with DeBERTa models. The tespit etme (or) analyzes user inputs before they reach the LLM, flagging direct injections (system prompt overrides, role-play escapes, instruction hijacking) and indirect injections (encoded payloads, multi-language obfuscation, delimiter-...

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Implements input and output validation guardrails for LLM-powered applications to prevent prompt injection, data leakage, toxic content generation, and hallucinated outputs. Builds a security validation pipeline using NVIDIA NeMo Guardrails Colang definitions, custom Python validators for PII Tespit and content policy enforcement, and the Guardrails AI framework for structured output validation. The guardrails system intercepts both user inputs (blocking injection attempts, stripping PII, ...

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