データ・AIのスキル

Parallel and distributed computing for large-scale data processing

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Integration with DNAnexus genomics data analysis platform

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Tools for deep-sequencing data analysis and visualization

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Genomic interval machine learning for regulatory element analysis

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Automated exploratory data analysis with statistical summaries and visualizations

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Create data-driven scientific infographics and visual summaries

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Financial market data retrieval and analysis via Alpha Vantage API

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Access and analyze the CZ CELLxGENE Census single-cell data

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Time series analysis and temporal pattern detection for scientific data

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Astronomical computations, coordinate transforms, and celestial data analysis

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Annotated data matrix operations for single-cell genomics using AnnData

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Optimizes PostgreSQL queries, configures replication, implements advanced features including EXPLAIN analysis, JSONB operations, extension usage, and VACUUM tuning.

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Fine-tunes LLMs and trains custom models using LoRA/QLoRA adapters, JSONL training datasets, hyperparameter configuration, RLHF, DPO, and model quantization.

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Optimizes SQL queries, designs database schemas, troubleshoots performance with window functions, CTEs, indexing strategies, and query plan analysis across database dialects.

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Designs production-grade RAG systems with document chunking, embedding generation, vector store configuration, hybrid search pipelines, reranking, and retrieval quality evaluation.

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Writes, refactors, and evaluates prompts for LLMs generating optimized templates, structured output schemas, evaluation rubrics, and test suites.

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Designs production-grade ML pipeline infrastructure with experiment tracking, Kubeflow/Airflow DAGs, feature store schemas, model registries, and automated retraining workflows.

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Writes Spark jobs, debugs performance issues, configures cluster settings for distributed data processing, DataFrame transformations, and structured streaming analytics.

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Performs pandas DataFrame operations for data analysis, manipulation, transformation, time series analysis, merging, aggregation, and performance optimization.

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Statistical analysis and balance verification of game data

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Analyze prompts for clarity, structure, examples, and output reliability

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Generates code that fine-tunes a base model using SageMaker serverless training jobs. Use when the user says "start training", "fine-tune my model", "I'm ready to train", or when the plan reaches the finetuning step. Supports SFT, DPO, RLVR, and RLAIF trainers, including RLVR Lambda reward function and RLAIF custom prompt creation.

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Discovers user intent and generates a structured, step-by-step plan for model customization workflows. This skill must always be activated alongside any other skill when the user's request relates to model customization — including fine-tuning, training, building, customizing, reviewing data, or getting advice on approach, regardless of domain. Do not skip this skill even if the immediate ask is narrow (e.g., reviewing data format or a single workflow step), because planning discovers the full scope of work needed. Also activate when the user wants to resume, continue, or modify an existing plan.

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Generates code that transforms datasets between ML schemas for model training or evaluation. Use when the user says "transform", "convert", "reformat", "change the format", or when a dataset's schema needs to change to match the target format — always use this skill for format changes rather than writing inline transformation code. Supports OpenAI chat, SageMaker SFT/DPO/RLVR/RLAIF, HuggingFace preference, Bedrock Nova, VERL, and custom JSONL formats from local files or S3.

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