データ・AIのスキル

Use davidsandberg/facenet for TensorFlow 1.x face recognition workflows: MTCNN alignment, embeddings, classification, LFW evaluation, training, and model export.

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Use the GeoParquet specification and bundled inspection helpers to author, validate, distribute, or safely review geospatial Parquet data, including GeoParquet 2.0 vector metadata, external writer choices, and the alpha Parquet Raster proposal.

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Use when working with GeoPandas GeoDataFrame and GeoSeries workflows, vector geospatial I/O, CRS-aware spatial operations, mapping, geocoding, and GeoPandas-specific validation.

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Route GeoAI geospatial data, inference, training, foundation-model, and integration workflows.

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Guides Gensim topic modelling, document indexing, embeddings, similarity retrieval, downloader, and script workflows for Python NLP and IR tasks.

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Use GemPy 3.x for CPU-first 3-D implicit geological modeling, structural data preparation, grid evaluation, visualization, persistence, and optional integrations.

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Use Gaussian-SLAM for CUDA RGB-D dense SLAM, Gaussian-splatting mapping, dataset/configuration preflight, checkpoint evaluation, reconstruction metrics, and global-map refinement.

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Use Galaxy repository guidance for server configuration, APIs, tool and workflow development, data/storage, Tool Shed operations, and web-client development.

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Operate Fugue workflows, FugueSQL, backend selection, and notebook magics for pandas and distributed dataframe execution.

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Use FlagEmbedding for embedding, reranking, retrieval evaluation, and fine-tuning workflows.

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Guides fg-data-profiling data profiling, report generation, configuration, CLI, comparison, privacy, and optional Spark/notebook integration workflows.

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Use FFCV to convert datasets into .beton files, build fast PyTorch loader pipelines, handle image and custom fields/transforms, and tune cache, traversal, and throughput behavior.

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Operate the Fengshenbang-LM Fengshen package for pipelines, model families, data/training utilities, examples, and conversion planning.

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Use for Feast feature store tasks: feature repositories, definitions, CLI, retrieval, materialization, serving, RAG/vector search, integrations, and Feast contributor workflows.

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Routes FCOS object-detection repo tasks for inference demos, config/data setup, training/evaluation, ONNX export, and legacy PyTorch internals.

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Use fastMRI for MRI reconstruction data loading, MRI operators, reconstruction models, Lightning training, evaluation, and submission preparation.

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Routes easy12306 12306 captcha recognition tasks across pretrained inference, data preparation, text-model training, and image-model training workflows.

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Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.

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Use EasyR1 for multimodal LLM RL post-training, dataset/reward preparation, core API debugging, and checkpoint export workflows.

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Use the DVC repository skill for data versioning, pipelines, experiments, remotes/cache, metrics/params/plots, Python API usage, and DVC codebase maintenance.

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Route DiffDock docking, web UI, training/data preparation, and benchmark evaluation tasks to focused repo-specific guidance.

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Guides Earth2Studio weather and climate inference workflows, data access, model and component selection, output/checkpoint handling, extension, and optional REST serving with backend-aware validation.

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Use the fair-esm repository skill for protein language-model embeddings, ESMFold structure prediction, ESM-IF1 inverse folding, and zero-shot variant-effect scoring.

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Route DoWhy causal inference, graphical causal model, and graph/data workflows to the right sub-skill and bundled references.

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