「deployment」の検索結果

Orchestrate end-to-end backend feature development from requirements to deployment. Use when coordinating multi-phase feature delivery across teams and services.

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Azure PostgreSQL Flexible Server SDK for .NET. Database management for PostgreSQL Flexible Server deployments.

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Azure MySQL Flexible Server SDK for .NET. Database management for MySQL Flexible Server deployments.

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Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.

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High-level SDK for Azure AI Foundry projects with agents, connections, deployments, and evaluations.

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Specialized skill for building production-ready serverless applications on AWS. Covers Lambda functions, API Gateway, DynamoDB, SQS/SNS event-driven patterns, SAM/CDK deployment, and cold start optimization.

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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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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 a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.

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Cut a new semver release — bump all version strings via bump-version.ts, open a release PR, and after merge tag main and push. Use when cutting a release, tagging a version, shipping a build, or preparing a deployment. Trigger keywords - cut tag, release tag, new tag, cut release, tag version, ship it.

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Explains how to run NemoClaw on a remote GPU instance, including the deprecated Brev compatibility path and the preferred installer plus onboard flow. Use when deploying NemoClaw to a remote VM, onboarding a Brev instance, or migrating away from the legacy `nemoclaw deploy` wrapper. Trigger keywords - deploy nemoclaw remote gpu, nemoclaw brev cloud deployment, nemoclaw sandbox hardening, container security, docker capabilities, process limits, nemoclaw telegram, telegram bot openclaw agent, openshell channel messaging.

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Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.

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Optimizes LLM inference with NVIDIA TensorRT for maximum throughput and lowest latency. Use for production deployment on NVIDIA GPUs (A100/H100), when you need 10-100x faster inference than PyTorch, or for serving models with quantization (FP8/INT4), in-flight batching, and multi-GPU scaling.

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Build, test, inspect, install, and deploy MCP servers with FastMCP in Python. Use when creating a new MCP server, wrapping an API or database as MCP tools, exposing resources or prompts, or preparing a FastMCP server for Claude Code, Cursor, or HTTP deployment.

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Operate and maintain OpenViking server - configure, install, start, stop, and cleanup the server. Use when need to setup or manage OpenViking service deployment.

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Cloud-based AI swarm deployment and event-driven workflow automation with Flow Nexus platform

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Comprehensive Flow Nexus platform management - authentication, sandboxes, app deployment, payments, and challenges

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Comprehensive GitHub release orchestration with AI swarm coordination for automated versioning, testing, deployment, and rollback management

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Deploy your own Open-Inspect instance. Use when the user wants to set up, deploy, or onboard to Open-Inspect. Guides through repository setup, credential collection, Terraform deployment, and verification with user handoffs.

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Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment

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Build and test Polymarket prediction market trading strategies for YES/NO token trading. Provides 6 tools: get_all_prediction_events (browse markets, $0.001), get_prediction_market_data (analyze price history, $0.001), create_prediction_market_strategy (generate code, $1-$4.50), run_prediction_market_backtest (test performance, $0.001). Trade on real-world events (politics, economics, sports, crypto). Currently simulation only (live deployment coming soon).

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Build and scale partner ecosystems that drive revenue and platform adoption. Use when building partner programs from scratch, tiering partnerships, managing co-marketing, making build-vs-partner decisions, or structuring crawl-walk-run partner deployment.

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Generate comprehensive rollout plans with preflight checks, step-by-step deployment, verification signals, rollback procedures, and communication plans for infrastructure and application changes

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Cloud design patterns for distributed systems architecture covering 42 industry-standard patterns across reliability, performance, messaging, security, and deployment categories. Use when designing, reviewing, or implementing distributed system architectures.

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