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概要と使いどころ
Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Add a new Dagster asset to the pipeline. Use when creating a Bronze, Silver, or Gold layer asset.
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dev-graph の1 featureを exact 13 task specsへ分解したいとき、独立評価後に13-entry inventory・13-node DAGを atomic promotionしたいときに使う。
Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Build container-based Foundry Agents using Azure AI Projects SDK with ImageBasedHostedAgentDefinition. Use when creating hosted agents that run custom code in Azure AI Foundry with your own container images. Triggers: "ImageBasedHostedAgentDefinition", "hosted agent", "container agent", "Foundry ...
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Design and execute DAG-based automation workflows using the NV oOS Pro Workflow Builder — a ReactFlow visual builder for chaining tool calls, agent runs, and actions into repeatable pipelines. Covers the visual builder UI, 9 preset categories, 10 node types, Kahn's algorithm execution engine, scheduling via Pro Schedule Manager, template variable syntax, and best practices. Use when designing workflows, debugging DAG execution failures, choosing between a workflow schedule and raw tool chaining, or building CRM/PM automation pipelines with toolkit_cpt nodes.
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Design and execute DAG-based automation workflows using the NV oOS Pro Workflow Builder — a ReactFlow visual builder for chaining tool calls, agent runs, and actions into repeatable pipelines. Covers the visual builder UI, 10 preset categories (incl. AI Fashion Production, v1.1.92+), 10 node types, Kahn's algorithm execution engine, scheduling via Pro Schedule Manager, template variable syntax, and best practices. Use when designing workflows, debugging DAG execution failures, choosing between a workflow schedule and raw tool chaining, or building CRM/PM automation pipelines with toolkit_cpt nodes.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Use when working with Apache Airflow Deep — apache Airflow deep management covering DAG inventory, task instance monitoring, scheduler health, executor status, pool and variable management, connection auditing, and SLA miss tracking. Use when investigating DAG failures, analyzing task duration trends, monitoring scheduler performance, or auditing Airflow configurations.
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Use when working with Airflow — apache Airflow workflow orchestration management. Covers DAG management, task instance monitoring, executor health, pool status, variable management, connection audit, and scheduler diagnostics. Use when checking DAG run status, investigating task failures, managing Airflow resources, or auditing configurations.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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React Flow (ノードベース UI / フロー図ライブラリ for React) リファレンス。 ReactFlow コンポーネント、Node, Edge, Handle, Viewport、 カスタムノード / エッジ、Controls / MiniMap / Background、 レイアウトアルゴリズム (dagre, elkjs)、ドラッグ&ドロップ、エッジ接続。
Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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RFCドリブンのマルチエージェントDAG実行パターン。品質ゲート、マージキュー、ワークユニットオーケストレーションを含む。
自律型Claude Codeループのパターンとアーキテクチャ — シンプルなシーケンシャルパイプラインからRFC駆動のマルチエージェントDAGシステムまで
Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
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Multi-agent task orchestration pack. DAG-based parallel task execution and team status monitoring. 2 orchestration tools.
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Monitors a specified object against explicit stopping criteria and distinguishes replica convergence, iterative progress, and workflow terminal state. NOT for execution or setting goals.
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Ranks eligible skill candidates with explicit retrieval evidence, capability coverage, and uncertainty. NOT for discovery, authorization, or execution planning.
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Records and evaluates event-specific probability forecasts for agent outputs. NOT for validation or automatic acceptance.
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Choose, compare, and decompose work into the right coordination topology: dag, workflow, manager-driven team, swarm, blackboard, team-builder, or recurring loop. Use when the coordination shape is unclear, when you need topology-native breakdown instructions instead of a generic DAG, or when planning topology and runtime topology may differ. NOT for actual execution, node-level skill matching, or framework/tool installation.
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