「github」の検索結果

Rewrite prompts for minimal tokens, maximal clarity, and low ambiguity for LLM consumption.

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Design gh-aw error handling, retry, recovery, and debugging flows.

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Review code that performs git or gh operations against repository checkouts in gh-aw, checking that the right credentials are available at the right time and that sparseness, shallowness and credential-free factors are properly considered.

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Troubleshoot npm registry, proxy, and certificate failures on the Microsoft corporate network or VPN using the 1ES public npm feed.

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Upgrade gh-aw to latest gh-aw-firewall release and identify follow-up spec tasks.

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Implement secret-safe HTTP headers for MCP transport in gh-aw.

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Add and test declarative behavior-defined agentic engines in gh-aw, extending Go infrastructure only when necessary.

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Publish validated gh-aw changes as a draft pull request from a cloud agent.

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Write concise Diataxis docs for gh-aw with Starlight markdown conventions.

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Internal gh-aw architecture: validation system design, safe output message patterns, schema validation, YAML compatibility notes, and MCP logs guardrail.

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Infer JSON structure and types with jq-based schema discovery.

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Merge a base ref and safely regenerate compiled workflow lock-file conflicts.

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Diagnose gh-aw failures using logs and audits; follow the shared strategy for patches and permitted active debug loops.

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Write consistent, actionable validation error messages in gh-aw.

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Release management, changeset workflow, firewall log parsing, breaking CLI change rules, and Go module summaries for gh-aw.

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Generate a new pkg/linters analyzer from a merged or open PR pattern.

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Automate browser interactions, test web pages and work with Playwright tests.

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Teach Copilot how to plan, address, and respond to pull request review feedback.

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Operate safely and efficiently inside a gh-aw workflow with a restricted tools/bash allowlist, and correctly triage tool-denial events before they exhaust the session's denial budget.

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Web2 recon pipeline — subdomain enumeration (subfinder, Chaos API, assetfinder), live host discovery (dnsx, httpx), URL crawling (katana, waybackurls, gau), directory fuzzing (ffuf), JS analysis (LinkFinder, SecretFinder), continuous monitoring (new subdomain alerts, JS change detection, GitHub commit watch). Use when starting recon on any web2 target or when asked about asset discovery, subdomain enum, or attack surface mapping.

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Help users create and manage mirrord preview environments — running a modified service as an isolated pod in a shared Kubernetes cluster, scoped by an environment key and HTTP/queue traffic filtering, so teams can validate and review changes against real traffic without affecting live services. Use when a developer wants to run "mirrord preview" ad hoc, share a preview via a link (mirrord-share-ingress), or wire preview environments into CI with the metalbear-co/mirrord-preview GitHub Action (e.g. per-PR previews, least-privilege cluster access).

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Prepare, publish and verify Peekaboo through its hosted GitHub Actions release workflow.

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Structure prediction for protein, nucleic-acid, and small-molecule complexes with Boltz-2 (Passaro & Wohlwend et al. 2025, github.com/jwohlwend/boltz). Reach for this skill to validate designed binders against a target, to co-fold a protein with a SMILES or CCD ligand, or to get an open-source AlphaFold3 alternative with optional binding-affinity prediction.

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Biohub ESMFold2 / ESMFold2-Fast all-atom co-folding (Candido et al. 2026, github.com/Biohub/esm). Single-sequence and MSA modes; protein, DNA, RNA, ligand (CCD/SMILES), modified residues. FoldBench Ab-Ag 50-55%, PPI 70-77% DockQ-pass. Also covers the ESMC-{300M,600M,6B} protein language models from the same release: masked-LM logits, hidden states, mutation scoring, contact prediction, and the SAE interpretability head. MIT-licensed weights on HuggingFace org `biohub`. Use this skill when: (1) Predicting complex structures with single-sequence input, (2) Validating designed binders with ESMFold2-Fast, (3) Running ESMFold2 with MSA input, (4) Getting ESMC embeddings or per-residue mutation scores, (5) Choosing kernel backend and sampling-step settings for paper-faithful throughput.

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