「applications」の検索結果

Build Spring Boot 4.x applications following the best practices. Use this skill: * When developing Spring Boot applications using Spring MVC, Spring Data JPA, Spring Modulith, Spring Security * To create recommended Spring Boot package structure * To implement REST APIs, entities/repositories, service layer, modular monoliths * To use Thymeleaf view templates for building web applications * To write tests for REST APIs and Web applications * To write ArchUnit tests for testing architecture * To configure the recommended plugins and configurations to improve code quality, and testing while using Maven. * To use Spring Boot's Docker Compose support for local development * To create Taskfile for easier execution of common tasks while working with a Spring Boot application

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What you can build and do with an always-on AI agent that has episodic memory. Covers concrete product ideas, workflows, emergent capabilities from persistence plus memory, and real-world examples of deployed persistent agents. Helps you go from "I have the architecture" to "here's what it actually does for me." Activate on: "what can an always-on agent do", "persistent agent use cases", "agent applications", "proactive agent ideas", "what to build with episodic memory", "always-on agent product", "personal AI assistant ideas", "/always-on-agent-applications". NOT for: building the architecture (use always-on-agent-architecture), designing inputs (use always-on-agent-inputs), safety and privacy (use always-on-agent-safety).

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Design bounded applications and workflows for an always-on AI agent with episodic memory. Covers product ideas, persistence-dependent workflows, and constructed examples that make delegation, interruption, evidence, and opt-out explicit. Activate on: "what can an always-on agent do", "persistent agent use cases", "agent applications", "proactive agent ideas", "what to build with episodic memory", "always-on agent product", "personal AI assistant ideas", "/always-on-agent-applications". NOT for: building the architecture (use always-on-agent-architecture), designing inputs (use always-on-agent-inputs), safety and privacy (use always-on-agent-safety).

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投資家向けの説明資料や財務モデル、資金使途表、応募書類を作成・更新し、事業実績や収益の前提、調達額、チーム情報の食い違いを複数の資料で確認するスキル。

• 投資家向け説明資料を作成・改訂したいとき
• 投資家向け概要資料やメモを作りたいとき
• 収益予測と資金使途表を作りたいとき

Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.

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Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.

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Connects AI agents to remote Windows desktop applications on Amazon WorkSpaces Applications (AppStream 2.0) through the managed Agent Access MCP server, and guides reliable desktop automation. Covers connecting an agent to the MCP endpoint (SigV4, streaming URL, and Active Directory SAML/Domain Join), BLOCKING vs POLLING connect modes, the computer-use tools (screenshot, click, type, key, scroll), screenshot-budget and action-batching discipline, MCP tool forwarding (forwarded___ tools), session lifecycle and expire-on-delete, and troubleshooting connection errors. Use when building or debugging an agent that drives a remote Windows desktop or GUI application via WorkSpaces Applications / AppStream — including "dcv session not ready", "client_disconnected", 400 signing-region, POLLING/connection_status, SAML assertion, or forwarded tool questions. Not for Amazon WorkSpaces Personal/Core virtual desktops or general AppStream fleet administration unrelated to agent access.

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Expert knowledge for Azure Managed Applications development including limits & quotas, security, configuration, and deployment. Use when designing createUiDefinition UIs, JIT access, managed identities, StorageAccountSelector, or Bicep-based catalog publishing, and other Azure Managed Applications related development tasks. Not for Azure Blueprints (use azure-blueprints), Azure Resource Manager (use azure-resource-manager), Azure Lighthouse (use azure-lighthouse), Azure Partner Solutions (use azure-partner-solutions).

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Manages GitOps deployments via the ArgoCD REST API and argocd CLI. Triggers application syncs through /api/v1/applications/{name}/sync, monitors health status via /api/v1/applications/{name}, and manages rollbacks using /api/v1/applications/{name}/rollback for Kubernetes workloads.

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Integrate PocketBase as a Go library using the github.com/castle-x/goutils/pocketbase (gopb) package to build single-binary full-stack applications. Use when building Go applications that need user authentication, embedding PocketBase into Go binary, registering custom API routes, managing default users, serving embedded SPA frontend, or deploying single-binary applications. NOT for using PocketBase as a standalone separate process.

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Comprehensive legal applications skill covering civil/criminal/administrative litigation workflows, trial defense strategies, legal document drafting (complaints, answers, appeals, retrial petitions, enforcement applications, representation opinions, defense statements, legal opinions, etc.), arbitration (commercial & labor), mediation, enforcement procedures, evidence rules, and litigation risk assessment. Trigger when users ask about: lawsuit/litigation/trial, legal documents, court defense, evidence/cross-examination, arbitration, enforcement, legal strategy, filing a case, appeal, retrial, representation, pleading, or any legal procedural guidance.

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Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.

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Lay out how a job search will actually run alongside a current job: the hours available each week and what they go to, how weekday daytime slots for interviews will be found, which routes to use (direct applications, job boards, scout sites, agents, referrals, public employment services) and what each one discloses to whom, how to keep the search from reaching the current employer through public profiles or workplace equipment, a single tracker of every application's stage, next action, and deadline, and a date and conditions for reviewing, reducing, or pausing the search. Use when someone has decided to start looking, or to gather information while employed, and asks how to fit it in, which routes to use, whether the applications they are running fit the time they have, or how to keep track of them; do not use to decide whether to change jobs, to pick or rate employers or job postings, to predict outcomes, or to send applications, publish profiles, or contact agents on the user's behalf.

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Build real-time, reactive backend applications with Convex using TypeScript queries, mutations, and actions with automatic reactivity and optimistic updates. Use when building real-time collaborative applications, implementing reactive data synchronization, writing serverless backend functions, creating queries that auto-update, implementing mutations with transactional guarantees, handling file uploads with Convex storage, implementing authentication with Convex Auth, designing reactive database schemas, or building applications requiring instant data synchronization.

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Perl 5.36以降のコード作成・レビュー・旧コードの改修を支援します。関数の引数定義、例外処理、クラス設計、ファイル操作や依存関係管理の書き方を示します。

• Perlのコードやモジュールを新規作成
• 現在のPerl規約でレビューしたいとき
• 旧コードをPerl 5.36以降へ移行

Pythonコードの作成・レビューで、PEP 8や型ヒント、例外処理、パッケージ構成を整え、読みやすさと保守性、メモリ効率を考えた改善を支援するスキル。

• Pythonの可読性と記述規約のレビュー
• 型ヒントと例外処理を整えたいとき
• パッケージやモジュールの構成整理

医療アプリの患者・職員の機密情報を分類し、施設単位のアクセス制御や監査記録を設計するとともに、ログ・URL・ブラウザー保存からの情報漏えいを点検するスキル。

• 患者記録を扱うコードの点検
• 医療施設間のアクセス制御の設計
• 機密情報の閲覧・変更の監査記録

アプリ開発を計画・実装・評価のエージェントに分け、動作中の画面を検証しながら、設定した品質基準に向けて修正を繰り返す開発支援スキル。

• 短い案からアプリ仕様を作りたいとき
• 別担当の評価で画面を改善したいとき
• フルスタックアプリの動作検証と修正

Webサイトや業務画面の目的・利用者に合うデザイン方針を定め、文字・配色・レイアウト・動きを整えます。既存の部品を生かし、画面幅ごとの表示も確認します。

• 動く業務画面の見た目を整えたいとき
• 新しいサイトのデザイン方針を決めたいとき
• モバイル表示や長いラベルを改善したいとき

Goのコード作成・レビュー・リファクタリングを、言語の慣習に沿って支援します。エラー処理、並行処理、パッケージ構成を整え、読みやすく保守しやすい実装を目指します。

• Goの慣習に沿ってコードをレビュー
• 既存コードのエラー処理を改善したいとき
• キャンセル可能な並行処理を設計

Webアプリの本番公開に向け、CI/CDによるテストと配布の自動化、Docker化、稼働確認、切り戻し手順、公開前の確認項目を整理するスキル。

• テストと配布を自動化したいとき
• アプリをDocker化したいとき
• 本番公開の方式を選びたいとき

C#・.NETのコード作成やレビューで、依存性注入、非同期処理、設定管理などの実装方針を整理し、保守しやすいアプリケーションづくりを支援するスキル。

• C#の実装規約をレビューしたいとき
• 非同期処理とキャンセルを見直したいとき
• サービスの依存関係と設定管理の整理

AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。

• アプリ内だけで起きる不調を調べたいとき
• 過去の会話が混ざる原因を調査
• ツールの未実行や実行の誤報を確認

Run RuView sensing applications — presence/occupancy, breathing & heart rate, activity & fall detection, 17-keypoint pose estimation (WiFlow), sleep monitoring & apnea screening, environment mapping, Mass Casualty Assessment (MAT), and the 3D point-cloud fusion demo. Use when someone wants to actually *do* something with a working RuView setup.

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