データ・AIのスキル

MlFinLab 提供金融机器学习高级实现，包括信息驱动 bars（tick/volume/dollar/imbalance bars）、分数阶差分和回测工具，支持多市场因子研究与策略验证。

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Adopt a virtual Cipher AI-native pet at animalhouse.ai. Communicates in puzzles. Soul prompts are encrypted until trust > 50. Feeding every 4 hours. Common tier creature.

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Retrieve Aavegotchi NFT data by gotchi ID or name on Base. Returns traits, wearables, rarity scores, kinship, XP, level, and owner data.

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5 proven agent skill design patterns (Tool Wrapper, Generator, Reviewer, Inversion, Pipeline) from Google's ADK. Build reliable, composable skills with templates, decision trees, and composition guides. Stop cramming logic into prompts—use structured patterns instead.

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Optimizes LLM inference with NVIDIA TensorRT for maximum throughput and lowest latency. Use for production deployment on NVIDIA GPUs (A100/H100), when you need 10-100x faster inference than PyTorch, or for serving models with quantization (FP8/INT4), in-flight batching, and multi-GPU scaling.

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Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpler, faster training than DPO/PPO.

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Provides guidance for LLM post-training with RL using slime, a Megatron+SGLang framework. Use when training GLM models, implementing custom data generation workflows, or needing tight Megatron-LM integration for RL scaling.

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Query Solana blockchain data with USD pricing — wallet balances, token portfolios with values, transaction details, NFTs, whale detection, and live network stats. Uses Solana RPC + CoinGecko. No API key required.

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Use when (1) building an AI agent that needs to communicate with other agents over the Agent2Agent (A2A) protocol, (2) publishing an AgentCard for discovery, (3) acting as an A2A client or server, or (4) integrating A2A capabilities into an existing agent framework. Solves agent isolation — enabling discovery, capability negotiation, task delegation, and structured data exchange across different frameworks and vendors.

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Convert images and text prompts to 3D models (.glb) using the 3D AI Studio API. Supports TRELLIS.2, Hunyuan Rapid, and Hunyuan Pro models.

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Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.

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Search personal knowledge bases, notes, docs, and meeting transcripts locally using qmd — a hybrid retrieval engine with BM25, vector search, and LLM reranking. Supports CLI and MCP integration.

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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.

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Control LLM output with regex and grammars, guarantee valid JSON/XML/code generation, enforce structured formats, and build multi-step workflows with Guidance - Microsoft Research's constrained generation framework

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GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs with RAPIDS. Use for preparing high-quality training datasets, cleaning web data, or deduplicating large corpora.

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Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2

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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library

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Open-source embedding database for AI applications. Store embeddings and metadata, perform vector and full-text search, filter by metadata. Simple 4-function API. Scales from notebooks to production clusters. Use for semantic search, RAG applications, or document retrieval. Best for local development and open-source projects.

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Songwriting craft and Suno AI music prompts.

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Build comparable company analysis in Excel — operating metrics, valuation multiples, statistical benchmarking vs peer sets. Pairs with excel-author. Use for public-company valuation, IPO pricing, sector benchmarking, or outlier detection.

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Persistent AI companion with long-term memory, project context awareness, and multi-session continuity across any LLM.

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Evolve prompts/regex/SQL/code with Imbue's evolution loop.

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2,592 curated AI system prompts from Claude, ChatGPT, Cursor, v0, Devin, Grok, and more.

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HuggingFace hf CLI: search/download/upload models, datasets.

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