データ・AIのスキル

Automate Asin Data API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Track engagement metrics, measure campaign ROI, and analyze content performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.

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Generate output schemas (dataset_schema.json, output_schema.json, key_value_store_schema.json) for an Apify Actor by analyzing its source code. Use when creating or updating Actor output schemas.

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Extract product data, prices, reviews, and seller information from any e-commerce platform using Apify's E-commerce Scraping Tool.

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When the user wants to set up, improve, or audit analytics tracking and measurement.

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Alumni and re-hire register: former role, last working day, re-hire eligibility, current employer and re-engagement date, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for alumni outreach.

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Announcement board: author, category, department, priority, audience, publish and expiry dates, status and acknowledgements, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for internal notices.

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Behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes. Use when writing, reviewing, or refactoring code to avoid overcomplication, make surgical changes, surface assumptions, and define verifiabl

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Build natural-language crypto/DeFi agents and EVM MCP plugins (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini). Aomi turns prompts into wallet-signed txs on Ethereum, Base, Arbitrum, Optimism, Polygon, Linea —

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Forensic root cause analyzer for Antigravity sessions. Classifies scope deltas, rework patterns, root causes, hotspots, and recommends prompt and workflow improvements.

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Analytics de produto — PostHog, Mixpanel, eventos, funnels, cohorts, retencao, north star metric, OKRs e dashboards de produto.

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Access 20+ years of global financial data: equities, options, forex, crypto, commodities, economic indicators, and 50+ technical indicators.

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Design, audit, and improve analytics tracking systems that produce reliable, decision-ready data.

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Orchestrate AI/ML pipelines for data ingestion, model training, batch inference, and RAG indexing using Prefect, Airflow, or Dagster.

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Run structured AI red team exercises for jailbreak resistance, data exfiltration risk, harmful output controls, and agent tool abuse resilience.

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Automate AI ML API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Build AI-focused SRE incident response practices for LLM outages, degraded quality, runaway cost events, and safety regressions.

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Design and evaluate LLM product features, retrieval, validated outputs, latency, and cost controls.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Designs the data model, API contracts, and structural foundation of the system.

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Design LLM-as-judge rubrics, direct scores and pairwise comparisons. Use for judge models, evals, position bias and calibration against human labels.

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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.

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Dashboard metric register: metric, source module, formula, period, value, target, trend, owner and last-updated, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for KPI dashboards.

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