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概要と使いどころ
Use when working with Azure Functions — azure Functions app analysis, execution metrics, consumption plan monitoring, scaling configuration, and deployment management via Azure CLI.
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Analyze Compute Engine VM, Cloud SQL, Persistent Disk, and serverless (Cloud Functions/Cloud Run) utilization to identify right-sizing opportunities. Uses Cloud Monitoring metrics with anti-hallucination rules for E2 shared-core instances, sole-tenant nodes, preemptible/spot VMs, SUD eligibility, peak vs average analysis, CUD-aware savings, and estimated monthly savings calculations.
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Use when working with Gcp Firestore Deep — google Cloud Firestore document and collection analysis, index management, security rules review, usage monitoring, and performance diagnostics via gcloud CLI.
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Use when working with Aws Cloudfront — aWS CloudFront distribution analysis, cache hit ratio monitoring, origin health checks, invalidation management, and performance optimization. Covers distribution inventory, behavior configuration, SSL certificate status, geo-restriction, and real-time metrics.
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PostgreSQL database analysis, performance tuning, and health monitoring. You MUST read this entire skill document before executing any PostgreSQL operations — it contains mandatory workflows, safety constraints, and two-phase execution rules that prevent common errors like hallucinated column names and unsafe queries.
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Use when working with Influxdb — influxDB bucket management, Flux query analysis, task management, retention policies, and performance monitoring.
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Use when working with Aws Eventbridge — aWS EventBridge event bus management, rule analysis, target health monitoring, and schema registry exploration. Covers event pattern matching, rule invocation metrics, dead-letter queue analysis, cross-account event routing, and event replay.
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Use when working with Aws Batch — aWS Batch compute environment management, job queue analysis, scheduling policy review, and array job monitoring. Covers compute resource utilization, job status tracking, failure investigation, Fargate vs EC2 comparison, and queue priority analysis.
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Use when working with Neo4J — neo4j graph database analysis, index management, Cypher query optimization, APOC utilities, and cluster health monitoring.
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Use when working with Mongodb — mongoDB database analysis, performance tuning, query optimization, and health monitoring. Covers collection analysis, index recommendations, aggregation pipelines, replica set health, Atlas cluster management, and slow query investigation.
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Use when working with Cockroachdb — cockroachDB cluster health, range distribution, SQL statistics, schema change monitoring, and query optimization.
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Use when working with Couchbase — couchbase bucket analysis, index advisor, N1QL query performance, XDCR status, and cluster health monitoring.
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Use when working with Mysql — mySQL and MariaDB database analysis, performance tuning, query optimization, and health monitoring. Covers slow query investigation, index analysis, table statistics, replication health, InnoDB status, connection pool analysis, and schema inspection.
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Use when working with Cassandra — apache Cassandra keyspace analysis, compaction strategies, repair status, nodetool operations, and cluster health monitoring.
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Use when working with Tidb — tiDB cluster topology, slow query analysis, hot region analysis, dashboard monitoring, and SQL optimization.
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Use when starting/stopping the Remote Web UI on port 8901.
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Use for full system-state snapshot + diff + HTTP:8898.
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Live-CPU/RAM/DISK/NET-Dashboard + Top-Prozesse + Alarm.
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Use for the Live-Web-Dashboard on port 8899.
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Monitor blogs and RSS/Atom feeds via blogwatcher-cli tool.
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Trains and fine-tunes vision models for object detection (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), image classification (timm models — MobileNetV3, MobileViT, ResNet, ViT/DINOv3 — plus any Transformers classifier), and SAM/SAM2 segmentation using Hugging Face Transformers on Hugging Face Jobs cloud GPUs. Covers COCO-format dataset preparation, Albumentations augmentation, mAP/mAR evaluation, accuracy metrics, SAM segmentation with bbox/point prompts, DiceCE loss, hardware selection, cost estimation, Trackio monitoring, and Hub persistence. Use when users mention training object detection, image classification, SAM, SAM2, segmentation, image matting, DETR, D-FINE, RT-DETR, ViT, timm, MobileNet, ResNet, bounding box models, or fine-tuning vision models on Hugging Face Jobs.
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Train or fine-tune language and vision models using TRL (Transformer Reinforcement Learning) or Unsloth with Hugging Face Jobs infrastructure. Covers SFT, DPO, GRPO and reward modeling training methods, plus GGUF conversion for local deployment. Includes guidance on the TRL Jobs package, UV scripts with PEP 723 format, dataset preparation and validation, hardware selection, cost estimation, Trackio monitoring, Hub authentication, model selection/leaderboards and model persistence. Use for tasks involving cloud GPU training, GGUF conversion, or when users mention training on Hugging Face Jobs without local GPU setup.
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DevOps & Infrastructure IA — Gère le VPS, Docker, déploiements, monitoring, sécurité, tunnels Cloudflare. Expert Hetzner + Coolify + self-hosting.
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Compliance Automation Specialist IA — Expert en automatisation de la conformité (regulatory monitoring, policy management, audit trails)
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