データ・AIのスキル

ML Engineer — model deployment, MLOps pipeline, feature store, model monitoring, A/B testing, production ML system design

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เขียน SQL วิเคราะห์ insight สรุป finding และออกแบบ dashboard — แปลงตัวเลขเป็น action

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Integrate LLM API RAG fine-tuning prompt engineering พร้อมคุม token cost และกัน prompt injection

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Expert guidance across solar physics, planetary science, stellar evolution, cosmology, and observational techniques with 2025 mission data

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Comprehensive statistics expert covering probability theory, distributions, hypothesis testing, regression, and Bayesian methods

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Expert in vector spaces, matrices, linear transformations, eigenvalues, and applications to data science and machine learning

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Sync customer data between [Gorgias](https://composio.dev/toolkits/gorgias) and [HubSpot](https://composio.dev/toolkits/hubspot) - find mismatches and missing contacts

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Enrich customer/lead profiles with business data using [LeadIQ](https://composio.dev/toolkits/leadiq), [RocketReach](https://composio.dev/toolkits/rocket-reach), or [Clearout](https://composio.dev/toolkits/clearout)

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Pre-landing PR review. Analyzes diff against main for SQL safety, LLM trust boundary violations, conditional side effects, and other structural issues.

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Use a single seed-script owner OID variable when bootstrap data must satisfy owner-aware logic on fresh databases.

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Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

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Expert .NET 10 Full-Stack Developer skill. Use this when implementing new features, vertical slices, or modifying existing logic in the JJGNET Broadcasting application. It covers Domain, Data (EF Core), Managers, Api, and Web.

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Determine which LLM model to use for each agent spawn based on configuration, session directives, and task type

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Database Architect skill. Use this when you need to modify the database schema, add tables, or seed data. This project uses RAW SQL SCRIPTS orchestrated by .NET Aspire, NOT Entity Framework Migrations.

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Search the web with LLM-optimized results via the Tavily CLI. Use this skill when the user wants to search the web, find articles, look up information, get recent news, discover sources, or says "search for", "find me", "look up", "what's the latest on", "find articles about", or needs current information from the internet. Returns relevant results with content snippets, relevance scores, and metadata optimized for LLM consumption. Supports domain filtering, time ranges, and multiple search depths.

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Use when creating scientific magazine cover style images or prompts, research hero visuals, journal-cover-inspired concepts, academic poster covers, PPT covers, and high-impact scientific visual concepts. If the user asks to generate the image, use ChatGPT image generation.

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Use when creating high-quality scientific or medical infographic images or prompts, including review figures, disease maps, teaching diagrams, mechanism summaries, classification overviews, timelines, matrices, and academic visual explainers. If the user asks to generate the image, use ChatGPT image generation.

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Use when working with Auto.dev APIs, vehicle data, VIN decoding, car listings, vehicle photos, specs, recalls, payments, interest rates, taxes, OEM build data, plate-to-VIN, CLI commands, MCP tools, or SDK methods for any automotive data task

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Use when orchestrating Loop Factory specs from factory/specs/inbox or factory/specs/active, dispatching work, generating implementation prompts, or deciding next loop state.

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Use when orchestrating Loop Factory specs from factory/specs/inbox or factory/specs/active, dispatching work to Codex or Claude agents, generating implementation prompts, or deciding next loop state.

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Comprehensive Mastra framework guide. Teaches how to find current documentation, verify API signatures, and build agents and workflows. Covers documentation lookup strategies (embedded docs, remote docs), core concepts (agents vs workflows, tools, memory, RAG), TypeScript requirements, and common patterns. Use this skill for all Mastra development to ensure you're using current APIs from the installed version or latest documentation.

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Abductive reasoning about causes. Takes a phenomenon, separates observations from interpretations, then spawns diagnosticians applying different reasoning lenses (technical, human-factors, process, incentive-structure, environmental, temporal, measurement-artifact, statistical) in isolation. Orchestrator evaluates candidate causes for fit-against-evidence, calibrates confidence honestly, and reports leading candidate(s) with distinguishing evidence needed. Produces feedback only — no code, no tickets, no artifacts.

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Use when creating, reviewing, debugging, or maintaining Home Assistant custom Lovelace cards or card editors, including custom elements, Web Components, hass data, setConfig, getCardSize/getGridOptions, getConfigElement/getConfigForm, window.customCards, resource registration, HACS card packages, entity display, service calls, translations, or frontend build validation.

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Optimizes natural-language image requests and rough prompts into ready-to-use GPT Image 2.5 prompts using the official prompting guide as a live reference. Use when users ask to improve image prompts, 优化生图提示词, 把想法变成提示词, or write prompts for GPT Image 2.5 Flare or Sunburst. Produces prompt text, not images, unless the user explicitly asks to generate.

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