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概要と使いどころ
Use AReaL for large-scale asynchronous LLM reinforcement learning, agentic RL, distributed post-training, inference/agent services, backend planning, and customization workflows.
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AgentScope repo skill for building agents, provider connectors, RAG and memory workflows, service deployments, and local or sandboxed workspaces.
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Use this repo skill for Agent Lightning package tasks: authoring trainable agents, tracing rewards and spans, running LightningStore/Trainer loops, using agl CLI services, choosing examples, and troubleshooting optional backends.
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Local Windows privilege escalation on a STANDALONE / workgroup host, or a local shell on a domain member - foothold to SYSTEM. Token privileges (SeImpersonate/Potato), service misconfig (weak perms / unquoted path / writable binary), registry autologon creds, scheduled-task + writable-script abuse, DLL hijack, AlwaysInstallElevated, UAC bypass, credential loot. For DOMAIN escalation (kerberoast/DCSync/ADCS/BloodHound) use hunt-ad instead. Wiki-first, FIND schema output.
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Cloud attack hunting for AWS / Azure / GCP - credential discovery, metadata SSRF, IAM privesc, service enumeration, persistence. Scope + billing aware. Wiki-first, FIND schema output.
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Generate/create/scaffold Kubernetes YAML — Deployment, Service, ConfigMap, Ingress, RBAC, StatefulSet, CRDs.
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Validate, lint, audit, or dry-run Kubernetes manifests (Deployment, Service, ConfigMap, CRD).
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Research and advise on the best way to approach a software project, including architecture, tech stack, implementation strategy, pricing/operating-cost tradeoffs, benchmark research, and comparisons with similar real-world projects. Use before building, mid-build, or after completion when the user asks for project strategy, optimal approach, research comparables, similar projects, stack selection, vendor/service choice, repo analysis, architecture critique, implementation feedback, or a prioritized improvement plan. Avoid for narrow single-bug debugging or isolated file edits unless the user asks for broader project direction.
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Use when adding retries, backoff, or concurrency protection to Spring Boot 3 / Spring Framework 6 services. Covers Spring Retry or Resilience4j selection, proxy behavior, and transaction limits.
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Use when adding service-wide Spring Boot 3 Actuator, Micrometer metrics, distributed tracing, OpenTelemetry export, structured logging, health probes, dashboards, or alerts. Combine with ai-observability only for Spring AI-specific token, prompt, and model telemetry.
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Use when generating or modifying any Spring Boot class — controllers, services, repositories, DTOs, mappers, or configuration. Enforces strict layer separation and prevents business logic from leaking across boundaries.
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Use when calling external HTTP APIs from Spring Boot 4 / Spring Framework 7 with declarative HttpExchange interfaces. Covers ImportHttpServices, grouped base URLs and timeouts, and RestClient versus WebClient selection.
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Use when adding Spring AI-specific model observations, token usage, latency, externally configured cost attribution, advisor telemetry, or protected prompt and completion logging. Use production-observability for general service metrics, health, logs, and OTLP setup.
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Use when adding service-wide Spring Boot 4 Actuator, Micrometer Observation and Tracing, OpenTelemetry or OTLP export, structured logging, health probes, dashboards, or alerts. Combine with ai-observability only for Spring AI-specific token, prompt, and model telemetry.
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AWS serverless and event-driven architecture expert based on Well-Architected Framework. Use when building serverless APIs, Lambda functions, REST APIs, microservices, or async workflows.
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Deploy containers on ECS and Fargate. Configure task definitions, services, and load balancing. Use when running containerized workloads on AWS.
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AWS Bedrock AgentCore comprehensive expert for deploying and managing AI agents at scale. Use when working with any AgentCore service including Gateway, Runtime, Memory, Identity, Code Interpreter, Browser, Observability, Agent Registry, or Evaluations.
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Review repository architecture using Ontoly Software Graph and MCP capabilities. Use when asked to explain architecture, module boundaries, package topology, service ownership, or architectural risk.
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You are an API mocking expert specializing in realistic mock services for development, testing, and demos. Design mocks that simulate real API behavior and enable parallel development.
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Designs event-driven architectures, webhook systems, API chaining flows, ETL pipelines, and integration patterns between services.
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