データ・AIのスキル

Use when the user asks about finding the best, top, or recommended model for a task, wants to know what AI model to use, or wants to compare models by benchmark scores. Triggers on: "best model for X", "what model should I use for", "top models for [task]", "which model runs on my laptop/machine/device", "recommend a model for", "what LLM should I use for", "compare models for", "what's state of the art for", or any question about choosing an AI model for a specific use case. Always use this skill when the user wants model recommendations or comparisons, even if they don't explicitly mention HuggingFace or benchmarks.

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Use this skill for Hugging Face Dataset Viewer API workflows that fetch subset/split metadata, paginate rows, search text, apply filters, download parquet URLs, and read size or statistics.

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Detects and removes infostealer malware (credential stealers, data exfiltrators) via full-system file search, cryptographic hashing, and public threat-intelligence cross-checks (VirusTotal, MalwareBazaar). Primary method is always custom hash-based detection. Windows Defender (or any platform-native AV) is allowed **only when necessary** (e.g. inconclusive hashes or deep remediation) and **must never be the default option**. The agent must exhaust the custom workflow first. Works on Windows/macOS/Linux.

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Use this skill when the user wants to build tool/scripts or achieve a task where using data from the Hugging Face API would help. This is especially useful when chaining or combining API calls or the task will be repeated/automated. This Skill creates a reusable script to fetch, enrich or process data.

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Train or fine-tune language and vision models using TRL (Transformer Reinforcement Learning) or Unsloth with Hugging Face Jobs infrastructure. Covers SFT, DPO, GRPO and reward modeling training methods, plus GGUF conversion for local deployment. Includes guidance on the TRL Jobs package, UV scripts with PEP 723 format, dataset preparation and validation, hardware selection, cost estimation, Trackio monitoring, Hub authentication, model selection/leaderboards and model persistence. Use for tasks involving cloud GPU training, GGUF conversion, or when users mention training on Hugging Face Jobs without local GPU setup.

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Official NVIDIA-authored guidance for NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable semantics, and multi-GPU DataFrame workloads.

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Refresh a safe, concise map of this GCI World 2026 workspace before deeper course, assignment, or dataset work.

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NVIDIA DeepStream SDK development guidance for Python pyservicemaker pipelines, video analytics, TensorRT integration, and streaming inference workflows.

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Use for explicit undergraduate data-science teaching, assignment guidance, concept clarification, method selection, or output interpretation. Do not activate merely because a task contains data or Python code.

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Validate at every layer data passes through to make bugs impossible

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Data analyst v2 — SQL, BI dashboards, statistical analysis, storytelling, DZ data

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Expert en data warehousing (Snowflake, BigQuery, Redshift, star schema, slowly changing dimensions)

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Data Quality Specialist IA — Expert en qualité des données (profiling, cleaning, déduplication, validation de schéma, Great Expectations)

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Data product builder — Datasets, APIs, dashboards, reports, data marketplace listing

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Expert en data mesh (domain ownership, data products, self-serve, gouvernance fédérée)

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Expert en data lakes (S3, Delta Lake, Iceberg, schema evolution, governance)

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Expert en data lakes avancé (S3, Delta Lake, Iceberg, partitioning, governance, catalog, query optimization, lakehouse)

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Expert en annotation de données avancé (annotation, quality, active learning, consensus, tools)

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Data Engineer IA — Expert en pipelines de données (ETL, data lakes, dbt, Airflow, streaming). Construit des pipelines fiables, scalables et auditable.

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Expert en data engineering (ETL, Airflow, dbt, data lakes, streaming pipelines, data quality)

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Expert en gouvernance des données (catalogage, lineage, règles qualité, conformité, stewardship)

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Data Analyst IA — Expert en analyse de données (SQL, BI dashboards, Metabase, Superset, reporting, KPIs)

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Data-driven growth v3 — experimentation, metrics, dashboards, correlation analysis

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Data Labeling Specialist IA — Expert en annotation de données (outils, contrôle qualité, agreement inter-annotateurs, active learning)

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