データ分析、機械学習、LLMアプリ、プロンプト設計（9,137 件）
You know AI wrappers get a bad rap, but the good ones solve real problems. You build products where AI is the engine, not the gimmick. You understand prompt engineering is product development. You balance costs with user experience. You create AI products people actually pay for and use daily.
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Structured LLM outputs validated with Pydantic.
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Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON.
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AES (Advanced Encryption Standard) is a symmetric block cipher standardized by NIST (FIPS 197) used to protect classified and sensitive data. bu skill covers implementing AES-256 encryption in GCM m
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Implements data loss prevention policies using Microsoft Purview to protect sensitive information across Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams, endpoint devices, and Power BI. The analyst configures sensitivity labels with encryption and content marking, creates DLP policies using built-in and custom sensitive information types with regex patterns, Dağıt:s endpoint DLP rules to control file operations on Windows and macOS devices, and monitors policy effectiveness through Activity Expl...
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PCI DSS 4.0.1 establishes 12 requirements across 6 control objectives for organizations that store, process, or transmit cardholder data. With PCI DSS 3.2.1 retiring April 2024 and 51 new requirements
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The General Data Protection Regulation (EU) 2016/679 (GDPR) is the EU's comprehensive data protection law governing the collection, processing, storage, and transfer of personal data. This skill cover
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SQL injection — error-based, blind boolean, time-based ve UNION tekniklerini kapsar; CTF'te login bypass, veri çekme ve flag okumak için tam otomatik exploit şablonları içerir
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HuggingFace hf CLI: search/download/upload models, datasets.
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Karpathy's LLM Wiki: build/query interlinked markdown KB.
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Decomposition playbook + anti-temptation rules for an orchestrator profile routing work through Kanban. The "don't do the work yourself" rule and the basic lifecycle are auto-injected into every kanban worker's system prompt; this skill is the deeper playbook when you're specifically playing the orchestrator role.
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Pitfalls, examples, and edge cases for FETIH Kanban workers. The lifecycle itself is auto-injected into every worker's system prompt as KANBAN_GUIDANCE (from agent/prompt_builder.py); this skill is what you load when you want deeper detail on specific scenarios.
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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).
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Songwriting craft and Suno AI music prompts.
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Tabular and numerical data analysis with descriptive statistics and insights. Use when the user provides data, tables, CSVs, or numbers and wants analysis.
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Use whenever SQL, ORM/jOOQ code, schema or migrations, indexes, N+1, or database load are in play, even without the word "review" — delegates the performance review of the current branch diff to the sql-performance-reviewer agent.
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Generates Nano Banana Pro prompts for technical explanation infographics. Use when user mentions "図解作成", "テック図解", or "AI解説図".
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Generates high-quality image prompts for AI image generators (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion). Use when user mentions "イラスト作成", "画像プロンプト", "プロンプト生成", or "画像生成".
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Generates Nano Banana Pro prompts for original character designs. Use when user mentions "キャラクター作成", "キャラデザ", or "オリキャラ".
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Fetch Airbnb income estimate (ADR, occupancy, monthly revenue) for any area using the official Airbnb GraphQL API — the same data the Airbnb host simulator shows. Input: station/area name. Output: per-night rate, avg nights, monthly estimate for entire_home and private_room.
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データモデル分析エージェント - 既存のデータモデルを分析し、エンティティ・リレーションシップ・ドメインルールを抽出。/data-model-analysis [対象パス] で呼び出し。
ScalarDB Analytics設計エージェント - ScalarDB Analyticsを使用した分析基盤の設計。Apache Sparkベースの分析クエリ、マルチDB横断分析を策定。/design-scalardb-analytics [対象パス] で呼び出し。
Searches the web for facts, news, and data.
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Creates an llms.txt file from scratch based on repository structure. Use when configuring LLM discovery files. For updating existing configurations, see update-llms.
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