データ・AIのスキル

Adapts LLMs: SFT dataset loss masking, LoRA and QLoRA, full FT vs PEFT, distillation, pruning, tokenizer fragmentation. Use when fine-tuning or compressing a model.

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Diagnoses and tunes SQL for OLTP workloads on PostgreSQL, MySQL, and SQL Server. Use when tuning queries, reading plans, indexing, or fixing lock contention.

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Designs lakehouse platforms across Iceberg, Delta, Hudi, and Paimon. Use when choosing catalogs, CDC paths, query engines, governance, or cost controls.

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Designs streaming platforms for Kafka, Flink, CDC, and lakehouse ingestion. Use when planning event backbones, CDC pipelines, schema governance, or real-time lakehouse delivery.

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Automates Metabase cards, dashboards, Remote Sync, embedding, tenants, and the Agent API/MCP server for AI workflows. Use when scripting, promoting, or embedding Metabase content.

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Builds analytics engineering layers for metrics, contracts, and BI-ready models. Use when shaping dbt or SQLMesh marts, metric governance, lineage, or data quality.

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Prompt engineering for production LLMs — structured outputs, evals, RAG, tool workflows, multimodal prompting, and safety. Use when designing, debugging, or shipping prompts.

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Designs operating models for AI in product teams. Use when planning platform ownership, provider strategy, data boundaries, evals, or sensitive-data controls.

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Builds and backtests demand and revenue forecasts: rolling-origin backtests, prediction intervals, reconciliation, zero-shot foundation models. Use when forecasting time series.

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Builds ML pipelines: EDA, features, leakage checks, evaluation. Use when doing data science or explaining fairness, privacy, speech, vision-language, or diffusion mechanics.

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Builds LLM pretraining corpora from Common Crawl: extract, filter, deduplicate, decontaminate, mix, synthesize. Use when curating or ablating a pretraining corpus or data pipeline.

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Chooses among AI/ML approaches: classical ML, LLM, RAG, fine-tuning, agents, embeddings, MoE or SSM. Use when picking or scaling an architecture, or self-host vs API.

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Creates reusable vector-brain implementations: repo, docs, compliance. Use when building pgvector SQL, manifests, ingest scripts. Not for context design (dev-context-engineering).

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Builds multi-repo context hubs and compiled markdown knowledge maps. Use when profiling repo portfolios or assembling LLM-ready cross-repo knowledge bases.

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LLM serving for latency, batching, caching, quantization, and routing. Use when tuning vLLM or SGLang, sizing KV cache, adding speculative decoding, or cutting serving cost.

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Designs RAG retrieval for LLM grounding: chunking, BM25+vector hybrid, reranking, GraphRAG. Use when adding embeddings to SQLite FTS5 search or running held-out retrieval eval.

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Forget something stored in Cognee memory: find the documents in the current dataset whose content matches by meaning, confirm, then delete them and their graph knowledge. Deletes a whole dataset only on explicit request.

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A standup or status update on the user's own recent work, from the coding-agent sessions Cognee recorded (prompts, edited files, what was left open) per project. Default last 24h; also today, yesterday, 48h or a date.

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A standup or status update built from the coding-agent sessions Cognee recorded — prompts, tool calls, edited files, what was left open — per project. Use only when the user explicitly asks for a standup, a status update, a catch-up on their own recent sessions ("what did I work on yesterday / this week"), or asks for the `cognee-standup` skill by name. Not for questions about code, files or the current task.

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Switch this session to another Cognee dataset, or back to the previous one, so later saves and recalls use it. Takes a dataset name (created if new) or lists writable datasets to pick from; syncs this session first.

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Use when the user wants to switch this Codex session to another Cognee dataset, see which datasets are available, or move memory capture to a different dataset. Syncs the current session first, then starts a fresh Cognee session bound to the chosen dataset.

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A dated chronology of one topic across the user's recorded coding-agent sessions, oldest first: the lessons the graph learned about it and the prompts that named it. Default last 30 days; also all time or a date.

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Search Cognee memory beyond the automatic per-prompt recall: a deeper knowledge-graph search, more results, one category (user, project or agent), cited sources, or a one-off search of another dataset without switching.

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Autonomously navigate websites and extract structured data across pages. Use when the task requires navigation or no suitable ready-made workflow or data provider covers it.

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