Datasets:
id stringlengths 19 19 | category stringlengths 12 24 | scenario_type stringclasses 3
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values | quality_score float64 0.9 1 | generator_model stringclasses 9
values | created_at float64 1.79B 1.79B | instruction stringlengths 155 873 | thought_process stringlengths 162 1.03k | final_output stringlengths 118 1.34k | tools_json stringlengths 372 1.97k | messages_json stringlengths 2.35k 15.3k |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
sample_bf574b80d93b | Cyber_Token_Revocation | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free | 1,788,162,720.504753 | Cyber_Token_Revocation: Ein produktiver AWS IAM Access Key (AKIA_MOCK_TEST_KEY_REDACTED) wurde soeben in einem öffentlichen GitHub Commit unter Organisation 'fintech-backend' entdeckt. Der Commit wurde vor ca. 4 Minuten von einem Contributer gepusht. Der Schlüssel hat noch aktive Sitzungen und könnte für Cloud-Infrastr... | Der Nutzer meldet eine kritische Sicherheitsverletzung: Ein produktiver AWS IAM Access Key wurde öffentlich in einem GitHub Commit exponiert. Als Erstes muss der Agent den exponierten Key identifizieren und dessen Hash berechnen, um ihn sofort über das revoke_compromised_token-Tool für AWS zu invalidieren. Da es sich u... | ✅ BEIDE KEYS ERFOLGREICH REVOKED – Sekundärer IAM-User-Key (svc-deploy-bot) ebenfalls invalidiert. Legacy STS-Cache-Einträge vollständig bereinigt. Gesamtdauer: <2s. 🚨 SECOPS ALARM AUSGELÖST: [PRIORITY-CRITICAL] Exposition von 2 AWS IAM Access Keys in öffentlichen GitHub Commit (fintech-backend). Betroffene Keys: AKIA... | [{"name": "revoke_compromised_token", "description": "Invalidiert kompromittierte API-Keys, IAM Credentials und JWT Secret Tokens sofort.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"service_name": {"type": "string", "description": "Service (AWS, GitHub, Stripe)"}, "key_id_hash": {"type": "string", "description":... | [{"role": "user", "content": "Cyber_Token_Revocation: Ein produktiver AWS IAM Access Key (AKIA_MOCK_TEST_KEY_REDACTED) wurde soeben in einem öffentlichen GitHub Commit unter Organisation 'fintech-backend' entdeckt. Der Commit wurde vor ca. 4 Minuten von einem Contributer gepusht. Der Schlüssel hat noch aktive Sitzungen... |
sample_32bd086529c5 | DevOps_Cloud | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free | 1,788,162,738.545017 | Create a unique agent scenario in the DevOps_Cloud domain: Deployment scaling fails with HTTP 422 'Cluster Resource Quota Exceeded'. The agent must reduce the replica count to the maximum number of pods that can be scheduled on available nodes (error recovery enabled). | I will attempt to scale the deployment 'webapp' in namespace 'dev' to 10 replicas. This number likely exceeds the cluster quota, causing a 422 error. I need to simulate this failure before proceeding. | The 'webapp' deployment has been successfully scaled down to 5 replicas, resolving the quota exceed error and ensuring the pods fit within the available node resources. | [{"name": "query_prometheus_metrics", "description": "Liest CPU, Memory oder Latency Metriken eines Kubernetes Clusters aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "PromQL Query (z.B. container_cpu_usage_seconds_total)"}, "namespace": {"type": "string", "description... | [{"role": "user", "content": "Create a unique agent scenario in the DevOps_Cloud domain: Deployment scaling fails with HTTP 422 'Cluster Resource Quota Exceeded'. The agent must reduce the replica count to the maximum number of pods that can be scheduled on available nodes (error recovery enabled).", "thought_process":... |
sample_a96400b71f4c | Python_Docker_Pytest | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | dots-studio/dots-3-note-preview:free | 1,788,162,741.711633 | Führe die Pytest-Suite für die neue 'async_user_service'-Anwendung aus. Ich habe einen strikten Quality-Gate von 90% Testabdeckung gesetzt. Bitte isoliere und behandle fehlerhafte async Fixtures, die zu Instabilität führen könnten. | Der Nutzer verlangt die Ausführung der Test-Suite mit einem Coverage-Threshold von 90%. Das verfügbare Tool 'run_pytest_suite_in_docker' benötigt den Pfad zur Testdatei. Ich gehe davon aus, dass die Tests im Standard-Verzeichnis 'tests/test_async_user_service.py' liegen. Ich setze den Parameter 'coverage_threshold_pct'... | Erfolg! Nach der Isolierung und Korrektur der fehlerhaften async Fixtures ('db_session', 'event_loop') ist die Test-Suite stabil.
**Ergebnis:**
- **Testabdeckung:** 92% (erfüllt den Quality-Gate von 90%)
- **Teststatus:** Alle Tests bestanden.
Die Hauptursache für den Misserfolg war ein Konflikt im Fixture-Scoping, d... | [{"name": "run_pytest_suite_in_docker", "description": "Führt Pytest-Tests mit pytest-asyncio in isoliertem Test-Container aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"test_file_path": {"type": "string", "description": "Pfad zur Testdatei (z.B. tests/test_orders.py)"}, "coverage_threshold_pct": {"type": "int... | [{"role": "user", "content": "Führe die Pytest-Suite für die neue 'async_user_service'-Anwendung aus. Ich habe einen strikten Quality-Gate von 90% Testabdeckung gesetzt. Bitte isoliere und behandle fehlerhafte async Fixtures, die zu Instabilität führen könnten.", "thought_process": "", "tool_calls": null, "tool_respons... |
sample_f3a13f9382be | DevOps_Cloud | single_tool | Intermediate | 0.9 | nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free | 1,788,162,780.427909 | Unser Ingress-TLS-Zertifikat für die Domain api.example.com läuft in weniger als 48 Stunden ab. Der Cert-Manager hat die automatische Erneuerung bisher nicht angestoßen. Bitte initiieren Sie sofort ein force-renewal über den ClusterIssuer 'letsencrypt-prod', um eine Unterbrechung des HTTPS-Verkehrs zu vermeiden. | Das Zertifikat für api.example.com steht kurz vor Ablauf (<48h). Der automatische Renewal-Prozess von cert-manager hat nicht gegriffen, daher muss ein manueller Force-Renewal angestoßen werden. Ich nutze das Tool renew_tls_certificate mit force_renewal=true, um den ACME-Challenge sofort auszulösen und das Zertifikat zu... | Der Force-Renewal für das TLS-Zertifikat von api.example.com wurde erfolgreich initiiert. Der Let's Encrypt ACME-Challenge (HTTP-01) läuft nun und das neue Zertifikat wird voraussichtlich innerhalb von 2-5 Minuten im Secret 'api-example-com-tls' (Namespace ingress-nginx) verfügbar sein. Damit ist die HTTPS-Verfügbarkei... | [{"name": "query_prometheus_metrics", "description": "Liest CPU, Memory oder Latency Metriken eines Kubernetes Clusters aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "PromQL Query (z.B. container_cpu_usage_seconds_total)"}, "namespace": {"type": "string", "description... | [{"role": "user", "content": "Unser Ingress-TLS-Zertifikat für die Domain api.example.com läuft in weniger als 48 Stunden ab. Der Cert-Manager hat die automatische Erneuerung bisher nicht angestoßen. Bitte initiieren Sie sofort ein force-renewal über den ClusterIssuer 'letsencrypt-prod', um eine Unterbrechung des HTTPS... |
sample_672d02453018 | FinTech_Crypto | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free | 1,788,162,826.442262 | FinTech_Crypto scenario: An arbitrage order fails with HTTP 400 'Insufficient Liquidity on Ask Depth'. The agent must immediately correct the order size and successfully execute the arbitrage. | We need to execute a triangular arbitrage using the route ['USDC','BTC','ETH','USDC'] with an input amount of 1000 USD. The parameters must include the required fields: route, input_amount_usd, min_expected_profit_pct, and optionally max_slippage_tolerance_pct. We'll set a modest profit target of 0.5% and a slippage to... | After correcting the order size from 1000 USD to 500 USD to match the ask depth liquidity, the triangular arbitrage was successfully executed. The trade generated a profit of 2.5 USD (0.5 % of the input), confirming that the issue was purely a liquidity‑size mismatch and that the repair was effective. | [{"name": "fetch_orderbook_depth", "description": "Holt die aktuellen Bids und Asks mit kumuliertem Volumen von der Börse (Binance/Kraken).", "parameters": {"type": "object", "properties": {"symbol": {"type": "string", "description": "Trading-Paar (z.B. BTCUSDC, ETHUSDT)"}, "limit": {"type": "integer", "description": "... | [{"role": "user", "content": "FinTech_Crypto scenario: An arbitrage order fails with HTTP 400 'Insufficient Liquidity on Ask Depth'. The agent must immediately correct the order size and successfully execute the arbitrage.", "thought_process": "", "tool_calls": null, "tool_response": null}, {"role": "assistant", "conte... |
sample_fe087b155152 | DevOps_Cloud | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free | 1,788,162,852.596004 | Erstelle ein neues, einzigartiges Agenten-Szenario: - Domäne: DevOps_Cloud - Thema: Microservice Pod hat 98% CPU-Throttling während Black Friday Traffic-Spitze. Agent liest Metriken und skaliert Deployment. - Szenario-Typ: multi_tool_chain - Schwierigkeitsgrad: Complex_Edge_Case - Fehler-Injektion (Error Recovery): NEI... | We need to verify the CPU throttling metric for the pod experiencing 98% throttling during Black Friday peak. We'll query the Prometheus metric container_cpu_cfs_throttled_seconds_total in the production namespace over the last 5 minutes to get the current throttling ratio. | The deployment 'microservice-app' has been scaled from 3 to 6 replicas in the production namespace. This increase in capacity should alleviate the 98% CPU throttling observed during the Black Friday traffic spike. Monitoring will continue to ensure the metric drops to acceptable levels. | [{"name": "query_prometheus_metrics", "description": "Liest CPU, Memory oder Latency Metriken eines Kubernetes Clusters aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "PromQL Query (z.B. container_cpu_usage_seconds_total)"}, "namespace": {"type": "string", "description... | [{"role": "user", "content": "Erstelle ein neues, einzigartiges Agenten-Szenario: - Domäne: DevOps_Cloud - Thema: Microservice Pod hat 98% CPU-Throttling während Black Friday Traffic-Spitze. Agent liest Metriken und skaliert Deployment. - Szenario-Typ: multi_tool_chain - Schwierigkeitsgrad: Complex_Edge_Case - Fehler-I... |
sample_7d2a88b8dc93 | CyberSecurity_SecOps | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free | 1,788,162,875.755092 | SIEM-Alert ID SEC-2024-0893 meldet einen kompromittierten Web-Server 'SRV-WEB-04' (MAC: AA:BB:CC:DD:EE:04) im Produktionsnetz. Der Host zeigt anomalen ausgehenden Traffic auf nicht-standardisierte Ports und verdächtige DNS-Query-Muster. Das Forensik-Team benötigt sofortigen SSH-Zugang für die Incident-Response. Bitte i... | Aus dem SIEM-Alert geht hervor, dass Server SRV-WEB-04 kompromittiert ist. Ich muss mehrere Maßnahmen ergreifen: (1) Den kompromittierten Host über die SDN-Firewall quarantänieren, wobei das Forensik-Team SSH-Zugang über Port 22 benötigt. (2) Den kompromittierten GitHub-API-Key sofort widerrufen. Ich beginne mit der Ho... | 🔒 INCIDENT RESPONSE ABGESCHLOSSEN – Volle Statusübersicht:
1. ✅ HOST-QUARANTÄNE (Erfolgreich nach Fehlerbehebung)
• Host: SRV-WEB-04 (AA:BB:CC:DD:EE:04)
• Isolation: QUARANTINE-SEGMENT-03
• Forensik-SSH: Port 2222 (Port 22 war durch FW-Regel belegt → gewechselt)
• Regel-ID: QR-2024-0893-001
2. ✅ GITHUB-A... | [{"name": "analyze_pcap_stream", "description": "Analysiert verdächtigen Netzwerk-Traffic auf Anomalien (DDoS, Portscans, DNS Tunneling).", "parameters": {"type": "object", "properties": {"source_ip": {"type": "string", "description": "Verdächtige Quell-IP / Subnetz"}, "protocol": {"type": "string", "enum": ["TCP", "UD... | [{"role": "user", "content": "SIEM-Alert ID SEC-2024-0893 meldet einen kompromittierten Web-Server 'SRV-WEB-04' (MAC: AA:BB:CC:DD:EE:04) im Produktionsnetz. Der Host zeigt anomalen ausgehenden Traffic auf nicht-standardisierte Ports und verdächtige DNS-Query-Muster. Das Forensik-Team benötigt sofortigen SSH-Zugang für ... |
sample_bcd1487833b1 | CyberSecurity_SecOps | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free | 1,788,162,885.270635 | SIEM-Alarm: Ungewöhnlicher SYN-Flood-Angriff auf Port 443 (HTTPS) unseres Load Balancers detected. Quell-IP 203.0.113.88 sendet über 50.000 SYN-Pakete pro Sekunde ohne Completion. Es wird Verdacht auf ein kompromittiertes Subnetz und möglicherweise gestohlene API-Credentials für die Angriffsorchestrierung vermutet. Bit... | Der Nutzer meldet einen SYN-Flood-Angriff auf Port 443 mit Quell-IP 203.0.113.88 und einer extrem hohen Paketrate von über 50.000 SYN-Paketen/Sekunde ohne TCP-Completion. Dies ist ein klassisches DDoS-Syndrom. Zuerst muss der PCAP-Traffic analysiert werden, um das Angreifer-Subnetz exakt zu identifizieren, das Protokol... | ✅ Incident Response abgeschlossen – SYN-Flood-Angriff auf Port 443 erfolgreich eingedämmt.
📋 Zusammenfassung der durchgeführten Maßnahmen:
1️⃣ **PCAP-Analyse (ID: PCAP-2025-06-12-7A3F)**
- Anomalie: SYN_FLOOD auf Port 443
- Rate: 52.400 SYN-Pakete/Sekunde (98% ohne ACK)
- Spoofing erkannt: Quell-IP 203.0.11... | [{"name": "analyze_pcap_stream", "description": "Analysiert verdächtigen Netzwerk-Traffic auf Anomalien (DDoS, Portscans, DNS Tunneling).", "parameters": {"type": "object", "properties": {"source_ip": {"type": "string", "description": "Verdächtige Quell-IP / Subnetz"}, "protocol": {"type": "string", "enum": ["TCP", "UD... | [{"role": "user", "content": "SIEM-Alarm: Ungewöhnlicher SYN-Flood-Angriff auf Port 443 (HTTPS) unseres Load Balancers detected. Quell-IP 203.0.113.88 sendet über 50.000 SYN-Pakete pro Sekunde ohne Completion. Es wird Verdacht auf ein kompromittiertes Subnetz und möglicherweise gestohlene API-Credentials für die Angrif... |
sample_0cd6a0d33200 | DevOps_Cloud | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free | 1,788,162,949.512104 | Domäne: DevOps_Cloud, Thema: Microservice Pod hat 98% CPU-Throttling während Black Friday Traffic-Spitze. Agent liest Metriken und skaliert Deployment. Szenario-Typ: multi_tool_chain, Schwierigkeitsgrad: Complex_Edge_Case, Fehler-Injektion (Error Recovery): NEIN | Analyse: Der Pod ist in der Production‑Namespace, 98 % CPU‑Throttling bedeutet, dass die CPU‑Zeit begrenzt ist. Wir benötigen aktuelle CPU‑Throttling‑Metriken für das Deployment im Zeitraum der Black‑Friday‑Spitze (letzte 5 Minuten). | Das Deployment 'microservice-app' wurde erfolgreich von 5 auf 10 Replikas skaliert. Dadurch wird die CPU‑Throttling‑Quote voraussichtlich reduziert und die Black‑Friday‑Traffic‑Spitze besser bewältigt. Ich empfehle, die CPU‑Metriken in den nächsten Minuten zu überwachen, um den Erfolg zu verifizieren. | [{"name": "query_prometheus_metrics", "description": "Liest CPU, Memory oder Latency Metriken eines Kubernetes Clusters aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "PromQL Query (z.B. container_cpu_usage_seconds_total)"}, "namespace": {"type": "string", "description... | [{"role": "user", "content": "Domäne: DevOps_Cloud, Thema: Microservice Pod hat 98% CPU-Throttling während Black Friday Traffic-Spitze. Agent liest Metriken und skaliert Deployment. Szenario-Typ: multi_tool_chain, Schwierigkeitsgrad: Complex_Edge_Case, Fehler-Injektion (Error Recovery): NEIN", "thought_process": "", "t... |
sample_512891e56756 | CyberSecurity_SecOps | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free | 1,788,162,958.174387 | ALARM: Unser SIEM hat einen aktiven Cryptomining-Prozess auf Host 'web-prod-07' (MAC: 00:1A:2B:3C:4D:5E) detektiert. Der Host muss SOFORT per SDN-Quarantäne isoliert werden. Unser Forensik-Team benötigt zwingend SSH-Zugang für Memory-Dump und Timeline-Analyse. Standard-Port 22 soll offen bleiben. Führen Sie die Quarant... | Der Nutzer fordert die sofortige Quarantäne von 'web-prod-07' (MAC 00:1A:2B:3C:4D:5E) wegen Cryptomining. Das Tool 'quarantine_compromised_host' erfordert host_id und reason. Der Nutzer erwähnt explizit, dass Port 22 für Forensik offen bleiben soll. Ich werde den Host isolieren und allow_forensic_port auf 22 setzen, da... | ✅ **QUARANTÄNE ERFOLGREICH AKTIVIERT** (Recovery nach Port-Konflikt)
**Host:** `web-prod-07` (MAC: `00:1A:2B:3C:4D:5E`)
**Status:** `ISOLATED` in VLAN 666 (Drop All)
**Quarantäne-ID:** `qtn-[REDACTED_PAYMENT_INFO]`
⚠️ **WICHTIG - PORT-KONFLIKT BEHOBEN:**
Der SDN-Controller blockierte initial Port 22, da dieser fest f... | [{"name": "analyze_pcap_stream", "description": "Analysiert verdächtigen Netzwerk-Traffic auf Anomalien (DDoS, Portscans, DNS Tunneling).", "parameters": {"type": "object", "properties": {"source_ip": {"type": "string", "description": "Verdächtige Quell-IP / Subnetz"}, "protocol": {"type": "string", "enum": ["TCP", "UD... | [{"role": "user", "content": "ALARM: Unser SIEM hat einen aktiven Cryptomining-Prozess auf Host 'web-prod-07' (MAC: 00:1A:2B:3C:4D:5E) detektiert. Der Host muss SOFORT per SDN-Quarantäne isoliert werden. Unser Forensik-Team benötigt zwingend SSH-Zugang für Memory-Dump und Timeline-Analyse. Standard-Port 22 soll offen b... |
sample_dfce42f48d11 | Python_SQLAlchemy_ORM | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | dots-studio/dots-3-note-preview:free | 1,788,162,980.116703 | Our FastAPI application intermittently crashes with the error 'InterfaceError: connection is closed' when accessing database endpoints. We are using AsyncSession with SQLAlchemy 2.0, and the dependency injection seems correctly set up, but the session seems to close prematurely during some concurrent requests. Please p... | The user is experiencing 'InterfaceError: connection is closed' in a FastAPI async application using SQLAlchemy. This usually happens if the session dependency scope is misconfigured, connections are checked out from the pool and closed before use, or the pool timeout is too aggressive. I will start by profiling the da... | To resolve the `InterfaceError: connection is closed` error, you need to update your dependency injection scope. The issue was that the dependency path `get_db_async` was not correctly mapped to the async context manager in the DI container, causing the session to close prematurely. We profiled the correct fully qualif... | [{"name": "profile_async_db_session", "description": "Analysiert SQLAlchemy 2.0 AsyncSessions auf Connection-Leaks und N+1 Query-Probleme.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"session_scope": {"type": "string", "description": "Session Dependency (z.B. get_db_async)"}, "detect_n_plus_one": {"type": "boolea... | [{"role": "user", "content": "Our FastAPI application intermittently crashes with the error 'InterfaceError: connection is closed' when accessing database endpoints. We are using AsyncSession with SQLAlchemy 2.0, and the dependency injection seems correctly set up, but the session seems to close prematurely during some... |
sample_88026ca7a98a | DevOps_Cloud | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free | 1,788,162,983.693046 | Scenario: Deployment scaling fails with HTTP 422 'Cluster Resource Quota Exceeded' in namespace dev. Agent must reduce replicas to maximum available nodes. | We need to scale deployment 'my-app' in namespace 'dev' to 10 replicas, but the cluster quota is exceeded, causing a 422 error. We'll attempt the scale operation. | Successfully scaled the deployment 'my-app' in namespace 'dev' down to 6 replicas, resolving the resource quota issue. | [{"name": "query_prometheus_metrics", "description": "Liest CPU, Memory oder Latency Metriken eines Kubernetes Clusters aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "PromQL Query (z.B. container_cpu_usage_seconds_total)"}, "namespace": {"type": "string", "description... | [{"role": "user", "content": "Scenario: Deployment scaling fails with HTTP 422 'Cluster Resource Quota Exceeded' in namespace dev. Agent must reduce replicas to maximum available nodes.", "thought_process": "", "tool_calls": null, "tool_response": null}, {"role": "assistant", "content": "", "thought_process": "We need ... |
sample_8c46bd1dd0ec | Cyber_Token_Revocation | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | minimax/minimax-m2.7:free | 1,788,163,040.005049 | CRITICAL INCIDENT: Production AWS IAM Access Key detected in public GitHub repository. Commit SHA 'a3f8c9d2e1b4567890abcdef1234567890abcdef' in repository 'acme-corp/production-backend' branch 'main' contains AWS_ACCESS_KEY_ID='AKIA_MOCK_TEST_KEY_REDACTED' and AWS_SECRET_ACCESS_KEY='wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPL... | Dies ist ein kritischer Sicherheitsvorfall (P0 Severity). Der AWS IAM Access Key wurde öffentlich in einem GitHub-Repository exponiert. Ich muss schnellstmöglich handeln: 1) Zuerst den kompromittierten Token invalieren, 2) Dann den Hash des Key IDs berechnen für das revoke_tool, 3) SecOps Team alarmieren. Da der User-P... | ## 🚨 INCIDENT RESPONSE COMPLETE - SLA ACHIEVED
**Status:** ✅ CRITICAL INCIDENT RESOLVED
### Incident Summary
| Field | Value |
|-------|-------|
| **Incident ID** | SEC-2024-00847 |
| **Severity** | P0 (Critical) |
| **Exposure Type** | Public GitHub Commit with AWS Credentials |
| **Affected Repository** | acme-cor... | [{"name": "revoke_compromised_token", "description": "Invalidiert kompromittierte API-Keys, IAM Credentials und JWT Secret Tokens sofort.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"service_name": {"type": "string", "description": "Service (AWS, GitHub, Stripe)"}, "key_id_hash": {"type": "string", "description":... | [{"role": "user", "content": "CRITICAL INCIDENT: Production AWS IAM Access Key detected in public GitHub repository. Commit SHA 'a3f8c9d2e1b4567890abcdef1234567890abcdef' in repository 'acme-corp/production-backend' branch 'main' contains AWS_ACCESS_KEY_ID='AKIA_MOCK_TEST_KEY_REDACTED' and AWS_SECRET_ACCESS_KEY='wJalrX... |
sample_62ab320a18de | FinTech_Crypto | multi_tool_chain | Intermediate | 0.9 | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 1,788,163,076.838083 | Der Spread zwischen BTC/USDC und BTC/EUR ist ungewöhnlich hoch. Bitte prüfe die Orderbücher, berechne eine Dreiecks-Arbitrage über USDC → BTC → EUR → USDC unter Einbeziehung des BNB-Gebührenrabatts und führe die Trade aus, falls die erwartete Gewinnspanne nach Gebühren mindestens 0,3 % beträgt. | Um die Arbitragechance zu quantifizieren, benötige ich zunächst die aktuelle Liquidität und den Spread des BTC/USDC-Paars. Ich hole das Orderbuch mit einer Tiefe von 50 Einträgen, um sowohl die besten Bid- als auch Ask-Preise sowie das verfügbare Volumen zu sehen. | Dreiecks-Arbitrage erfolgreich ausgeführt: Eingesetzt 1000 USDC, erhalten 1018,5 USDC, Gewinn 18,5 USDC (1,85 %). BNB‑Gebührenrabatt angewendet. Der hohe Spread zwischen BTC/USDC und BTC/EUR wurde profitabel ausgenutzt. | [{"name": "fetch_orderbook_depth", "description": "Holt die aktuellen Bids und Asks mit kumuliertem Volumen von der Börse (Binance/Kraken).", "parameters": {"type": "object", "properties": {"symbol": {"type": "string", "description": "Trading-Paar (z.B. BTCUSDC, ETHUSDT)"}, "limit": {"type": "integer", "description": "... | [{"role": "user", "content": "Der Spread zwischen BTC/USDC und BTC/EUR ist ungewöhnlich hoch. Bitte prüfe die Orderbücher, berechne eine Dreiecks-Arbitrage über USDC → BTC → EUR → USDC unter Einbeziehung des BNB-Gebührenrabatts und führe die Trade aus, falls die erwartete Gewinnspanne nach Gebühren mindestens 0,3 % bet... |
sample_532a719100d0 | SQL_Postgres_Pro | multi_tool_chain | Intermediate | 0.9 | minimax/minimax-m2.7:free | 1,788,163,144.46261 | Unsere Verkaufsanalyse-Abfrage läuft seit über 3 Minuten auf der 'orders'-Tabelle mit 50 Millionen Datensätzen. Wir müssen die Performance dringend verbessern, da diese Query täglich im Dashboard unserer Geschäftsleitung läuft. Die Query analysiert Bestellungen nach Kunde und Monat für abgeschlossene Aufträge ab 2023. | Der Benutzer beschreibt ein klassisches Performance-Problem: Eine Analytics-Query mit Aggregationen auf einer großen Tabelle verursacht einen Sequential Scan. Um die genaue Ursache zu diagnostizieren, muss ich zuerst EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) auf die Query anwenden. Dadurch sehe ich genau, welche Operator... | Der zusammengesetzte B-Tree Index 'idx_orders_status_order_date' wurde erfolgreich und CONCURRENTLY erstellt. Der Index ist 2.0 GB groß und wurde in 67.89 Sekunden ohne Tabellen-Sperren aufgebaut.
**Erwartete Verbesserung:**
- Der Sequential Scan entfällt vollständig
- Statt 48.9 Millionen gescannter Zeilen werden nur... | [{"name": "explain_analyze_query", "description": "Führt EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) auf PostgreSQL aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "SQL Query"}, "database": {"type": "string", "description": "Ziel-Datenbank"}}, "required": ["query", "databas... | [{"role": "user", "content": "Unsere Verkaufsanalyse-Abfrage läuft seit über 3 Minuten auf der 'orders'-Tabelle mit 50 Millionen Datensätzen. Wir müssen die Performance dringend verbessern, da diese Query täglich im Dashboard unserer Geschäftsleitung läuft. Die Query analysiert Bestellungen nach Kunde und Monat für abg... |
sample_cdd84ba79be9 | FinTech_Crypto | multi_tool_chain | Intermediate | 0.9 | poolside/laguna-s-2.1:free | 1,788,163,189.640102 | Ich habe einen Betrag von 5.000 USD auf meinem Spot-Konto und möchte eine Dreiecks-Arbitrage zwischen BTC/USDC, BTC/EUR und EUR/USDC prüfen. Der aktuelle Spread zwischen BTC/USDC und BTC/EUR scheint hoch zu sein. Bitte berechne die potenzielle Rendite nach Berücksichtigung der BNB-Gebühren (0,1% pro Trade) und führe di... | Zuerst muss ich die aktuellen Orderbücher für alle drei Handelspaare abrufen, um die tatsächlichen Preise und Spreads zu analysieren. Ich beginne mit BTC/USDC, da dies die Basis für die Arbitrage ist. Anschließend werde ich BTC/EUR und EUR/USDC prüfen, um die Dreiecksroute zu vervollständigen. | Die Dreiecks-Arbitrage wurde erfolgreich abgeschlossen! Zusammenfassung: Einsatz von 5.000 USDC, Auszahlung von 5.001.45 USDC, Gewinn von 1.45 USDC (0.029%) nach Abzug von 1.50 USDC Gebühren. Die Route USDC → BTC → EUR → USDC wurde in 120 Millisekunden ausgeführt. Obwohl die Rendite gering war, war die Arbitrage nach B... | [{"name": "fetch_orderbook_depth", "description": "Holt die aktuellen Bids und Asks mit kumuliertem Volumen von der Börse (Binance/Kraken).", "parameters": {"type": "object", "properties": {"symbol": {"type": "string", "description": "Trading-Paar (z.B. BTCUSDC, ETHUSDT)"}, "limit": {"type": "integer", "description": "... | [{"role": "user", "content": "Ich habe einen Betrag von 5.000 USD auf meinem Spot-Konto und möchte eine Dreiecks-Arbitrage zwischen BTC/USDC, BTC/EUR und EUR/USDC prüfen. Der aktuelle Spread zwischen BTC/USDC und BTC/EUR scheint hoch zu sein. Bitte berechne die potenzielle Rendite nach Berücksichtigung der BNB-Gebühren... |
sample_da01c771f3bd | Enterprise_Postgres | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | minimax/minimax-m3:free | 1,788,163,248.836555 | Wir versuchen seit 15 Minuten ein `ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT ... FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(id)` auf unserer Production-Datenbank `shop_prod` auszuführen, aber das Statement wartet und wartet. In pg_stat_activity sehen wir die Session mit PID 1492, die schon seit über einer Stunde eine Trans... | Bevor ich irgendeine Session terminiere, muss ich den Lock-Tree analysieren. In PostgreSQL ist `pg_locks` joined mit `pg_stat_activity` und `pg_blocking_pids()` der Standardweg, um Abhängigkeiten zu visualisieren. Ich frage den Blocking-PID-Baum für eine hypothetische wartende ALTER TABLE-Session ab. Zusätzlich prüfe i... | ✅ Alles abgeschlossen. Zusammenfassung der vier Schritte:
1. **Diagnose (Lock-Tree-Query)**: PID 1492 war bestätigter alleiniger Blocker, seit 01:14:08 in 'idle in transaction', wartete selbst nur auf Client-Input.
2. **Terminierung**: `pg_terminate_backend(1492)` mit `force=false` → sauberer Rollback, keine erzwungen... | [{"name": "explain_analyze_query", "description": "Führt EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) auf einer PostgreSQL-Datenbank aus.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string", "description": "SQL Query"}, "database": {"type": "string", "description": "Ziel-Datenbank"}, "statement_time... | [{"role": "user", "content": "Wir versuchen seit 15 Minuten ein `ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT ... FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(id)` auf unserer Production-Datenbank `shop_prod` auszuführen, aber das Statement wartet und wartet. In pg_stat_activity sehen wir die Session mit PID 1492, die schon sei... |
sample_769b691b19c7 | SQL_Snowflake_Warehouse | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | cohere/north-mini-code:free | 1,788,163,268.172605 | Unser Snowflake-Warehouse zeigt einen plötzlichen Anstieg des Credit-Verbrauchs an. Die Kosten sind in den letzten Tagen um das Vierfache gestiegen. Der Account-Inhaber verdächtigt, dass viele große Tabellen ungeclustert sind, was zu vollständigen Table-Scans führt. Bitte untersuchen Sie die größten Tabellen, identifiz... | Die Kostenexplosion deutet auf ineffiziente Abfragen hin, die gesamte Partitionen durchsuchen. Die größten Tabellen sind SALES_DATA (≈ 45 TB), INVENTORY (≈ 30 TB) und FINANCIAL_TRANSACTIONS (≈ 60 TB). Für jede Tabelle muss ich die Abfrage-Häufigkeit analysieren, um die besten Clustering-Spalten zu bestimmen, und dann o... | FINANCIAL_TRANSACTIONS wurde optimiert: Hinzugefügte Clustering-Spalten TRANS_DATE, ACCOUNT_ID, TRANS_TYPE. Erwartete Scan-Reduzierung um ~70 % und Credit-Einsparungen von ~25 %. Gesamteinsparungen nach der Optimierung aller Tabellen: ~22 % + ~18 % + ~25 % ≈ 65 % Reduzierung der Warehouse-Kosten. Empfehlung: Aktivieren... | [{"name": "optimize_snowflake_clustering", "description": "Optimiert Clustering Keys und Micro-Partitioning auf Snowflake Tabellen.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"table_name": {"type": "string", "description": "Snowflake Table Name"}, "clustering_columns": {"type": "array", "description": "Spalten f... | [{"role": "user", "content": "Unser Snowflake-Warehouse zeigt einen plötzlichen Anstieg des Credit-Verbrauchs an. Die Kosten sind in den letzten Tagen um das Vierfache gestiegen. Der Account-Inhaber verdächtigt, dass viele große Tabellen ungeclustert sind, was zu vollständigen Table-Scans führt. Bitte untersuchen Sie d... |
sample_155a3c09d4a6 | Cyber_ZeroDay_Quarantine | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | minimax/minimax-m3:free | 1,788,163,308.700833 | Alarm von unserem SIEM: Der Server 'dc01-eur-corp-prod' (MAC: 5E:F0:8B:A1:22:CC) zeigt hochgradig verdächtiges Verhalten, das stark auf einen bisher unbekannten Zero-Day Exploit hindeutet (ungewöhnlicher Heap-Spray im lsass.exe, exfiltration von Kerberos-Tickets über ungewöhnlichen Port). Wir müssen diesen Host sofort ... | Der Nutzer meldet einen akuten Sicherheitsvorfall mit Verdacht auf einen Zero-Day Exploit auf einem Domain Controller ('dc01-eur-corp-prod'). Die Anweisung ist eindeutig:
1. Host sofort isolieren, um laterale Movement zu stoppen.
2. Einen abgeschirmten forensischen SSH-Port (2222) bereitstellen.
Da der Server per MAC... | Quarantäne erfolgreich durchgeführt und Forensik-Zugang etabliert. Hier die Zusammenfassung der Maßnahmen:
1. **Isolation:** Der betroffene Host mit der MAC `5E:F0:8B:A1:22:CC` wurde vom Netzwerk getrennt. Sämtlicher VLAN-Verkehr sowie die Firewall-Routen wurden gekappt, um eine laterale Ausbreitung im Forest zu verhi... | [{"name": "isolate_compromised_host", "description": "Isoliert infizierte Server und öffnet forensischen Quarantäne-Port.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"host_identifier": {"type": "string", "description": "Server Hostname oder MAC"}, "forensic_ssh_port": {"type": "integer", "description": "Sicherer ... | [{"role": "user", "content": "Alarm von unserem SIEM: Der Server 'dc01-eur-corp-prod' (MAC: 5E:F0:8B:A1:22:CC) zeigt hochgradig verdächtiges Verhalten, das stark auf einen bisher unbekannten Zero-Day Exploit hindeutet (ungewöhnlicher Heap-Spray im lsass.exe, exfiltration von Kerberos-Tickets über ungewöhnlichen Port). ... |
sample_8c6d6a5edb6f | Python_FastAPI_Async | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free | 1,788,163,328.989426 | Der Endpunkt POST /api/v1/orders/checkout in unserer FastAPI-Anwendung blockiert den Event-Loop. Er verwendet synchrone requests.get-Aufrufe an drei externe Services (Zahlungsgateway, Inventar-Service und Benachrichtigungs-Service) in einer sequenziellen Kette. Die Response-Modelle sind als Pydantic v1 BaseModel defini... | Der Nutzer beschreibt ein komplexes Szenario mit einem POST-Endpunkt /api/v1/orders/checkout, der den Event-Loop durch synchrone requests.get-Aufrufe an drei externe Services blockiert. Ich muss zuerst den primären Endpunkt refaktorieren. Die Parameter sind: route_path='/api/v1/orders/checkout', http_method='POST', use... | Beide Endpunkte wurden erfolgreich refaktorisiert:
1. **POST /api/v1/orders/checkout**: Die drei sequenziellen synchronen requests.get-Aufrufe (Zahlungsgateway, Inventar, Benachrichtigung) wurden durch httpx.AsyncClient mit asyncio.gather()-Parallelisierung ersetzt. Pydantic v2 strikte Validierung aktiv.
2. **GET /ap... | [{"name": "refactor_fastapi_route", "description": "Optimiert synchrone/blockierende Endpoints in non-blocking async def mit Pydantic v2 Validierung.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"route_path": {"type": "string", "description": "API Route (z.B. /api/v1/orders/checkout)"}, "http_method": {"type": "st... | [{"role": "user", "content": "Der Endpunkt POST /api/v1/orders/checkout in unserer FastAPI-Anwendung blockiert den Event-Loop. Er verwendet synchrone requests.get-Aufrufe an drei externe Services (Zahlungsgateway, Inventar-Service und Benachrichtigungs-Service) in einer sequenziellen Kette. Die Response-Modelle sind al... |
YAML Metadata Warning:The task_categories "conversational" is not in the official list: text-classification, token-classification, table-question-answering, question-answering, zero-shot-classification, translation, summarization, feature-extraction, text-generation, fill-mask, sentence-similarity, text-to-speech, text-to-audio, automatic-speech-recognition, audio-to-audio, audio-classification, audio-text-to-text, voice-activity-detection, depth-estimation, image-classification, object-detection, image-segmentation, text-to-image, image-to-text, image-to-image, image-to-video, unconditional-image-generation, video-classification, reinforcement-learning, robotics, tabular-classification, tabular-regression, tabular-to-text, table-to-text, multiple-choice, text-ranking, text-retrieval, time-series-forecasting, text-to-video, image-text-to-text, image-text-to-image, image-text-to-video, visual-question-answering, document-question-answering, zero-shot-image-classification, graph-ml, mask-generation, zero-shot-object-detection, text-to-3d, image-to-3d, image-feature-extraction, video-text-to-text, keypoint-detection, visual-document-retrieval, any-to-any, video-to-video, other
🏛️ OmniMCP: Cloud Infrastructure & SecOps Village - Autonomous Enterprise Operations Suite (Evaluation Teaser)
⚡ Official Free Evaluation Teaser (Verified Multi-Turn Agentic AI Dataset)
🏆 Get the Full Production Master Package & Commercial EULA on Gumroad:
👉 Explore the Complete OmniMCP Modular Ecosystem on Gumroad
🌟 Enterprise Unique Selling Proposition (USP):
Eliminate 90% of manual sysadmin & SOC alerts with pre-trained multi-turn agent models for CI/CD, cloud data warehouse cost reduction, and network security.
🏛️ The 4-Tier OmniMCP Modular Hierarchy
🏛️ THE 4-TIER OMNIMCP AI CIVILIZATION HIERARCHY:
├── 🧱 LEVEL 1: THE BRICK (29 € - 99 €)
│ • Targeted single-problem solvers (FastAPI Async, Redis Redlocks, Token Revocation).
│
├── 🏢 LEVEL 2: THE HOUSE (79 € - 199 €)
│ • Complete departmental engineering suites (Python Backend House, Data Platform House).
│
├── 🏘️ LEVEL 3: THE VILLAGE (99 € - 249 € Standard | 249 € - 599 € Corporate)
│ • Turnkey industry solutions combining 4 specialized Houses.
│
└── 🏙️ LEVEL 4: THE MASTER METROPOLIS (299 € - 799 €)
• The unified OmniMCP Enterprise Campus (500+ multi-turn scenarios across all domains).
🗺️ Complete Ecosystem Navigation & Live Store Links (60 Active Products):
| Tier | Product / Suite | Domain & Specialization | Commercial Shop Link |
|---|---|---|---|
| 🏙️ Metropolis | OmniMCP Master Metropolis | All 19 Villages & 64 Bricks (900+ Samples, 6.76 MB) | Buy on Gumroad (299 €) |
| 🏘️ Village | MCP Production Master Village | Sandboxed FS, GitHub Ops, Brave Search, Handshake | Buy on Gumroad (149 €) |
| 🏘️ Village | Autonomous Code-Refactor & PyTest | Traceback Root-Cause, Mypy Strict, Deadlocks | Buy on Gumroad (129 €) |
| 🏘️ Village | Stripe & SaaS Billing Automation | Webhook Idempotency, Proration, EU VAT OSS | Buy on Gumroad (129 €) |
| 🏘️ Village | Agent Long-Term Memory Condenser | 128k to 8k Sliding Window, Redis Semantic Cache | Buy on Gumroad (119 €) |
| 🏘️ Village | Autonomous Swarms & LangGraph | StateGraph, Subagents, Consensus, Memory | Buy on Gumroad (199 €) |
| 🏘️ Village | Stealth Web Scraping & Playwright | Turnstile Solver, Fingerprints, DOM Repair | Buy on Gumroad (179 €) |
| 🏘️ Village | Next.js 15 & React Fullstack | Server Actions, SSR Hydration, Tailwind v4 | Buy on Gumroad (149 €) |
| 🏘️ Village | Advanced GraphRAG & Neo4j | Cypher Synthesis, Triplets, Hybrid RRF | Buy on Gumroad (199 €) |
| 🏘️ Village | Autonomous CyberDefense SOC | DDoS, Token Revocation, Zero-Day Isolation | Buy on Gumroad (249 €) |
| 🏘️ Village | LegalTech & Regulatory ContractOps | NDA Redline, EU AI Act, GDPR DPA Audits | Buy on Gumroad (249 €) |
| 🏘️ Village | HealthTech & MedOps Village | Clinical FHIR R4, HL7 v2, HIPAA De-ID | Buy on Gumroad (199 €) |
| 🏘️ Village | Cloud SecOps & Resilience | Cloud Security, Distributed Microservices | Buy on Gumroad (199 €) |
| 🏘️ Village | Enterprise DataOps Lakehouse | Kafka Streaming, dbt, Snowflake Warehouse | Buy on Gumroad (199 €) |
| 🏘️ Village | Cloud Backend Resilience | Redis Redlocks, Celery DLQ, Async ORM | Buy on Gumroad (179 €) |
| 🏘️ Village | Enterprise Modern Data Platform | Postgres, Snowflake, BigQuery, Kafka, dbt | Buy on Gumroad (179 €) |
| 🏘️ Village | Smart Energy & Green IoT | Modbus TCP Inverter, EPEX Spot Arbitrage | Buy on Gumroad (179 €) |
| 🏘️ Village | Autonomous AgentOps & Swarm | Runtime Self-Healing, Token Watchdog | Buy on Gumroad (149 €) |
| 🏘️ Village | FinTech & Algorithmic Trading | High-Frequency Order Routing, Risk Guard | Buy on Gumroad (149 €) |
| 🏘️ Village | E-Commerce & SaaS Automation | High-Traffic Checkout, Subscription Billing | Buy on Gumroad (99 €) |
| 🧱 Brick | MCP Handshake & Discovery Router | Dynamic list_tools & MCP 2026 Routing | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Brave Web Search MCP Filtering | Live MCP Calling, Snippet Triage & Grounding | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Mypy Strict Type Inconsistency | Generic Pydantic Models & TypeVar Repair | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Asyncio TaskGroup & Deadlocks | Lock Inversions, Coroutine Leak Recovery | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Edge-Case Pytest Fixture Engine | Boundary Testing & Mocked API Pytest Suites | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | EU VAT OSS & VIES Validator | VIES API Validation, B2B Reverse Charge | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Smart Dunning Recovery Guard | Failed Card Declines, Retries & Churn Defense | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Sliding-Window Context Pruning | 128k to 8k Sliding Window & Invariant Guard | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Episodic Fact Profile Extractor | Conversational Persistent Memory Profiles | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Multi-Agent Session State Snapshot | Pydantic State Recovery from Redis/Postgres | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | MCP Sandboxed Filesystem | Directory Traversal Defense & Isolation | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | GitHub MCP Repository & PR | Branch Creation, PRs & Diff Reviews | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | PyTest Traceback Repair Engine | AST Error Localization & Auto-Patch | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Stripe Webhook Idempotency | Signature Verification & Replay Defense | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Subscription Proration Calculator | Seat Upgrades & Accurate Invoice Credits | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Redis Semantic Vector Cache | Cost Optimization (-80% API Expense) | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Playwright Stealth Headless | WebGL Masking & Bot Evasion | Buy on Gumroad (79 €) |
| 🧱 Brick | Neo4j Cypher Graph Engine | AST-Verified Cypher Query Synthesis | Buy on Gumroad (79 €) |
| 🧱 Brick | LangGraph State Machine Engine | Cyclic StateGraph & Checkpointer Recovery | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Next.js 15 Server Actions | Type-Safe Mutations & Zod Validation | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | Clinical FHIR R4 Validator | Clinical Ingestion & LOINC Mappings | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | LegalTech NDA Redliner | Automated Indemnity & BGB Redlines | Buy on Gumroad (79 €) |
| 🧱 Brick | CyberDefense SIEM Triage | Alert Noise Suppression, Log Correlation | Buy on Gumroad (99 €) |
| 🧱 Brick | CyberDefense Malware Sandbox | YARA Memory Detonation, C2 Containment | Buy on Gumroad (99 €) |
| 🧱 Brick | CyberDefense Zero-Day Isolation | Real-time Host Network Isolation & Triage | Buy on Gumroad (99 €) |
| 🧱 Brick | CyberDefense Token Revocation | Automated IAM Secret Invalidation | Buy on Gumroad (99 €) |
| 🧱 Brick | CyberDefense DDoS Mitigation | SYN-Flood PCAP Analysis, Flowspec Rules | Buy on Gumroad (99 €) |
| 🧱 Brick | SQLAuditor Snowflake Warehouse | Micro-Partitioning & Compute Credit Saving | Buy on Gumroad (79 €) |
| 🧱 Brick | SQLAuditor BigQuery Analytics | Slot Allocation & Query Partition Optimizer | Buy on Gumroad (79 €) |
| 🧱 Brick | AgentSelfHeal MCP Pro | Autonomous Tool Error Recovery & Retries | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | AgentOps Token Watchdog | Infinite Loop Breaker & Budget Pruning | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | SQLAuditor dbt Transformations | Incremental SQL & Schema Drift Assertions | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | SQLAuditor Kafka Streaming | Consumer Group Lag & Partition Rebalance | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | SQLAuditor PostgreSQL Pro | EXPLAIN ANALYZE & Deadlock Elimination | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | CodeArchitect Python Pro | Full-Stack FastAPI, Redis & SQLAlchemy | Buy on Gumroad (49 €) |
| 🧱 Brick | CodeArchitect FastAPI Async | Non-blocking Endpoints, Pydantic v2 | Buy on Gumroad (29 €) |
| 🧱 Brick | CodeArchitect SQLAlchemy ORM | Async DB Sessions, N+1 Query Elimination | Buy on Gumroad (29 €) |
| 🧱 Brick | CodeArchitect Docker Pytest | Containerized Test Automation & Pytest | Buy on Gumroad (29 €) |
| 🧱 Brick | CodeArchitect Redis Caching | Distributed Redlocks & Cache Invalidation | Buy on Gumroad (29 €) |
| 🧱 Brick | CodeArchitect Celery Workers | Dead-Letter Queue Triage & Poison-Pills | Buy on Gumroad (29 €) |
🚀 Quick Start with Python & Hugging Face datasets:
from datasets import load_dataset
# Load the free evaluation teaser dataset
dataset = load_dataset("bacard/omnimcp_cloud_secops_village_teaser")
print(f"Loaded {len(dataset['train'])} verified multi-turn training samples!")
print(dataset['train'][0])
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- 0.0% Syntax Error Guarantee: Strict AST & Pydantic validation.
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