「implementing」の検索結果

Use this skill when adding authentication, handling user input, working with secrets, creating API endpoints, or implementing payment/sensitive features. Provides comprehensive security checklist and patterns.

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Formal evaluation framework for Claude Code sessions implementing eval-driven development (EDD) principles

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Optimize Bazel builds for large-scale monorepos. Use when configuring Bazel, implementing remote execution, or optimizing build performance for enterprise codebases.

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Build real-time web applications with Azure Web PubSub SDK for Java. Use when implementing WebSocket-based messaging, live updates, chat applications, or server-to-client push notifications.

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Build real-time streaming applications with Azure Event Hubs SDK for Java. Use when implementing event streaming, high-throughput data ingestion, or building event-driven architectures.

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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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Build image analysis applications with Azure AI Vision SDK for Java. Use when implementing image captioning, OCR text extraction, object detection, tagging, or smart cropping.

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Send SMS messages with Azure Communication Services SMS Java SDK. Use when implementing SMS notifications, alerts, OTP delivery, bulk messaging, or delivery reports.

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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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Clarify requirements before implementing. Use when serious doubts arise.

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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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Use this skill when implementing or refactoring code inside the nuxt-ui-tools repository itself. It routes the agent to the canonical AGENTS.md guide and the deeper maintainer skill so the agent can understand where code belongs, how domains relate, how to extend features, and what maintenance surfaces must be kept in sync.

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Use this skill when implementing, refactoring, or extending the internal table runtime inside this repository. Covers the current architecture layers, state model, composable flow, where different responsibilities live, how to add features cleanly, and what kinds of refactors are encouraged.

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Master TypeScript's advanced type system including generics, conditional types, mapped types, template literals, and utility types for building type-safe applications. Use when implementing complex type logic, creating reusable type utilities, or ensuring compile-time type safety in TypeScript projects.

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Implement tasks from an OpenSpec change. Use when the user wants to start implementing, continue implementation, or work through tasks.

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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code. Enforces RED-GREEN-REFACTOR cycle with test-first approach.

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Provides guidance for LLM post-training with RL using slime, a Megatron+SGLang framework. Use when training GLM models, implementing custom data generation workflows, or needing tight Megatron-LM integration for RL scaling.

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Deep agentic-flow@alpha integration implementing ADR-001. Eliminates 10,000+ duplicate lines by building claude-flow as specialized extension rather than parallel implementation.

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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.

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Implement adaptive learning with ReasoningBank for pattern recognition, strategy optimization, and continuous improvement. Use when building self-learning agents, optimizing workflows, or implementing meta-cognitive systems.

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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.

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Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code

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Use when completing tasks, implementing major features, or before merging to verify work meets requirements

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