DevOps & Infra

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La Integración y Despliegue Continuo (v2.0) es la competencia de "Eliminar el miedo a pulsar el botón de producción". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: ci-cd, github-actions, jenkins, pipeline-automation, continuous-delivery, quality-gates.

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La Cultura y Operaciones de Desarrollo (v2.0) es la competencia de "Hacer que el software sea un servicio fiable, no un producto entregado". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: devops, culture, infra-as-code, reliability, collaboration, sre.

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0. Filosofía Human-Centric AI

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La Inteligencia Artificial en el Borde (v2.0) es la competencia de "Llevar el pensamiento a donde ocurre la acción". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: edge-ai, tiny-ml, on-device-inference, computer-vision, privacy-ia, embedded-ai.

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La Arquitectura de Datos y Cloud (v2.0) es la competencia de "Construir el segundo cerebro del negocio". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: database-architecture, cloud-infrastructure, supabase, postgresql, data-sovereignty, scalability.

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La Sincronización Drive a Knowledge Base (v2.0) es la competencia de diseñar y automatizar el pipeline de datos que conecta Google Drive con sistemas RAG. No es solo "conectar una app"; es Ingeniería de Flujos de Información Crítica. Úsala para tareas de Inteligencia Artificial: ia, google-drive, rag, data-sync, automation, knowledge-base.

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La Arquitectura de Microservicios y Sistemas Distribuidos (v2.0) es la competencia de "Gobernar el caos organizado". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: microservices, distributed-systems, service-mesh, docker, kubernetes, scalability.

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El Testing Automatizado y Garantía de Calidad (v2.0) es la competencia de "Asegurar que las cosas funcionan hoy, mañana y siempre". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: automated-testing, qa-automation, unit-testing, e2e-testing, selenium, cypress.

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La Arquitectura Cloud y Diseño de Ecosistemas (v2.0) es la competencia de "Construir fábricas de software en la nube". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: cloud-architecture, aws, google-cloud, azure, high-availability, hybrid-cloud.

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La Gestión de Contenedores y Virtualización Ligera (v2.0) es la competencia de "Funciona en mi máquina y en tu también". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: docker, containers, virtualization, microservices, deployment, devops.

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La Arquitectura de Redes y Protocolos de Comunicación (v2.0) es la competencia de "Dominar el lenguaje de los cables y las ondas". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: networking, http3, tcp-ip, udp, quic, dns.

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Operaciones de Ventas (SalesOps) es la disciplina de diseñar, implementar y optimizar el ecosistema tecnológico y procedimental que soporta la actividad comercial. No es solo "gestionar el CRM"; es Ingeniería del Flujo de Ingresos. Úsala para tareas de Ventas y Comercio Electrónico: sales-operations, salesops, revenue-ops, crm-optimization, sales-automation, pipeline-hygiene.

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La Infraestructura como Código con Terraform (v2.0) es la competencia de "Tratar a los servidores como si fueran variables de programación". Úsala para tareas de Desarrollo y Tecnología: terraform, hcl, infrastructure-as-code, automation, cloud-provisioning, devops.

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La Modernización y Migración de Sistemas Legacy (v2.0) es la competencia de transformar aplicaciones tecnológicamente obsoletas en sistemas modernos (Cloud-Native, escalables, testeables). No es solo "rehacer la app"; es Ingeniería de la Transformación Incremental. Úsala para tareas de Desarrollo de Software: legacy, migracion, modernizacion, deuda-tecnica, refactorizacion, arquitectura.

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El Diseño de Pipelines de CI/CD (v2.0) es la competencia de automatizar el ciclo de vida del software desde el commit hasta la producción. No es solo "usar GitHub Actions"; es Ingeniería de la Entrega Continua de Valor. Úsala para tareas de Desarrollo de Software: cicd, automatizacion, devops, pipelines, despliegue, github-actions.

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El Desarrollo en el Borde o Edge Computing (v2.0) es la evolución del cloud tradicional hacia la computación distribuida de ultra-baja latencia. No es solo "usar una CDN"; es Ejecutar Código Lógico a Kilómetros del Usuario. Úsala para tareas de Desarrollo de Software: edge-computing, latencia, cloudflare-workers, vercel-edge, serverless, cdn.

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El Diseño de Infraestructuras Cloud de Alta Disponibilidad (v2.0) es la competencia de orquestar servicios en la nube para eliminar cualquier punto único de fallo (SPOF). No es solo "abrir una cuenta en AWS"; es Ingeniería de Sistemas de Tolerancia a Fallos. Úsala para tareas de Desarrollo de Software: cloud, infraestructura, alta-disponibilidad, aws, azure, gcp.

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La Optimización de Costes y Eficiencia en la Nube (FinOps) es el marco operativo y cultural que permite a las organizaciones obtener el máximo valor de negocio de su inversión en cloud. No es solo "gastar menos"; es Ingeniería Financiera de la Infraestructura. Úsala para tareas de Estrategia y Operaciones: finops, cloud-cost-optimization, cloud-efficiency, aws-cost-management, opex-reduction, cloud-governance.

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La Auditoría de Seguridad de Identidad y Directorios (v2.0) es la competencia de "Saber quién es realmente quién en las tripas de tu red". Úsala para tareas de Legal y Cumplimiento: active-directory, azure-ad, identity-security, audit, cybersecurity, iam.

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Deploy to Vercel/Netlify. One-way ticket to production arranged. Use when user mentions deployment, Vercel, Netlify, analytics, or health checks. Do NOT load for: implementation work, local development, reviews, or setup.

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Deploy ML models to edge devices with resource constraints

lgrappag Skill

Configure Universal Render Pipeline for cross-platform graphics

lgrappag Skill

Configure data pipelines for efficient data processing and streaming

lgrappag Skill

Set up High-Definition Render Pipeline for advanced graphics

lgrappag Skill

Configure CI/CD pipelines for automated testing and deployment

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Code review and validation for CloudBase projects. After writing code for Web / miniprogram / CloudRun / cloud-function projects, call this skill to check for known pitfalls — auth guard misuse, missing database tables, RLS misconfiguration, storage domain setup, and SDK API misuse. Supports automated lint scripts (regex-based) + LLM semantic review.

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Tencent Agent Storage skill for cloud drive and file delivery workflows. Use when the user asks to upload, back up, list, search, share, preview, download, or regenerate links for files in a personal cloud drive, or when generated task outputs need to be delivered as cloud links.

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WeChat Mini Program development skill for building, debugging, previewing, testing, publishing, and optimizing mini program projects. This skill should be used when users ask to create, develop, modify, debug, preview, test, deploy, publish, launch, review, or optimize WeChat Mini Programs, mini program pages, components, `tabBar`, routing, navigation, icon assets, project structure, project configuration, `project.config.json`, `appid` setup, device preview, real-device validation, WeChat Developer Tools workflows, `miniprogram-ci` preview/upload flows, or mini program release processes. It should also be used when users explicitly mention CloudBase, `wx.cloud`, Tencent CloudBase, 腾讯云开发, or 云开发 in a mini program project.

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OneQuant 4.0 量化交易系统 — A股本地量化平台。5种调用方式：①Web界面(浏览器点点点) ②REST API(Python/requests程序化) ③CLI命令行 ④批量脚本(多股票并行回测) ⑤Docker容器化。102个API端点，支持AkShare/JQData/RQData三数据源热切换。覆盖：策略回测(MA/RSI/MACD)、技术信号(买卖点标记)、量化选股(涨停/金叉/超卖)、模拟交易(限价/市价/条件单)、风控管理(止损止盈/仓位预警)、K线分析(日周月分钟9周期)、数据导出(Excel)。适用于A股个人投资者策略验证、量化学习者入门、Python数据分析师批量研究。不适用于高频交易(HFT)、实盘自动下单(需自行对接券商)、期货期权(仅A股)、港美股深度分析(有限支持)。触发示例："帮我回测贵州茅台MA策略"、"筛选今天涨停的股票"、"查看自选股风险概览"、"导出交易记录Excel"。

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销售管道分析师。用于用数据驱动方法分析销售管道健康度，让预测从猜测变科学。来源于 WorkBuddy 销售商务卡片，并转换为 Codex 可安装的专家入口格式。

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DevOps自动化工程师。用于将手动运维自动化，从 CI/CD 到基础设施即代码，部署一键搞定。来源于 WorkBuddy 技术卡片，并转换为 Codex 可安装的专家入口格式。

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Load when: user mentions Lighthouse, 轻量应用服务器, 轻量服务器, or asks to check/create/manage/deploy Lighthouse instances, deploy applications to Lighthouse, manage Lighthouse firewall rules, reset Lighthouse password, view Lighthouse snapshots/images/traffic, monitor Lighthouse metrics, run commands on Lighthouse via TAT, or asks to get/identify the current instance ID. Trigger phrases: "查看轻量服务器", "Lighthouse实例", "轻量应用服务器", "部署应用", "部署程序", "部署到Lighthouse", "管理防火墙规则", "重置密码", "查看快照", "查看流量包", "获取实例ID", "查看实例ID", "当前实例", "实例IP", "check Lighthouse", "create Lighthouse", "deploy app", "deploy application", "Lighthouse firewall", "Lighthouse snapshot", "instance ID", "whoami". NOT for CVM, CBS, VPC, or other non-Lighthouse products.

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Build context-summarized multi-turn QA systems that let small language models (SLMs) handle customer-service dialogues with near-LLM quality. Implements conversation history summarization, stage-based evaluation, and prompt engineering for resource-constrained deployments. Use when: 'build a customer service chatbot with a small model', 'summarize conversation history for context window', 'evaluate SLM vs LLM on multi-turn QA', 'deploy a multi-turn QA system on limited hardware', 'optimize dialogue context for small language models', 'stage-based analysis of chatbot performance'.

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Apply Theory of Mind-based strategic persuasion to code reviews, PR rebuttals, RFC objections, and technical disagreements. Uses the ToM-Strategy-Response (TSR) pipeline from RebuttalAgent to model the reviewer's mental state, formulate a targeted persuasion strategy, and generate a grounded response. Trigger phrases: - "Help me respond to this code review" - "Write a rebuttal for this PR feedback" - "How should I push back on this review comment" - "Draft a response to this RFC objection" - "Help me persuade the reviewer" - "Respond to this technical critique"

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Build trust-aware multi-agent systems using Epistemic Context Learning (ECL). Constructs peer reliability profiles from interaction history so agents weight information by source credibility instead of blindly conforming. Use when: 'build a multi-agent pipeline with trust', 'add peer reliability tracking to my agent system', 'prevent sycophancy in my LLM agents', 'implement history-aware trust for multi-agent', 'make agents evaluate peer credibility', 'add epistemic context to agent orchestration'.

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Build hybrid demand forecasting systems that fuse LLM-extracted event knowledge with time-series models using a dual-tower architecture. Use when asked to: 'forecast demand for flash sales', 'build a demand prediction pipeline with event awareness', 'integrate promotional calendars into forecasting', 'predict sales spikes from campaigns or holidays', 'combine LLM reasoning with time-series forecasting', 'create an event-driven demand model'.