データ・AIのスキル

Use when improving prompts for any LLM. Applies proven prompt engineering techniques to boost output quality, reduce hallucinations, and cut token usage.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) implementation workflow covering embedding selection, vector database setup, chunking strategies, and retrieval optimization.

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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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Get reliable JSON, enums, and typed objects from LLMs using response_format, tool_use, and schema-constrained decoding across OpenAI, Anthropic, and Google APIs.

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LLM Operations -- RAG, embeddings, vector databases, fine-tuning, prompt engineering avancado, custos de LLM, evals de qualidade e arquiteturas de IA para producao.

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This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.

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Production-ready patterns for building LLM applications, inspired by [Dify](https://github.com/langgenius/dify) and industry best practices.

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Master comprehensive evaluation strategies for LLM applications, from automated metrics to human evaluation and A/B testing.

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Run autonomous research tasks that plan, search, read, and synthesize information into comprehensive reports.

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Complete end-to-end MLOps pipeline orchestration from data preparation through model deployment.

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Machine learning in Python with scikit-learn. Use for classification, regression, clustering, model evaluation, and ML pipelines.

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Best practices for scikit-learn machine learning, model development, evaluation, and deployment in Python

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MLflow, model versioning, experiment tracking, model registry, and production ML systems

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Expert guidance for deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio.

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Build production ML systems with PyTorch 2.x, TensorFlow, and modern ML frameworks. Implements model serving, feature engineering, A/B testing, and monitoring.

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分析健康目标数据、识别目标模式、评估目标进度,并提供个性化目标管理建议。支持与营养、运动、睡眠等健康数据的关联分析。

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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You are an AI assistant development expert specializing in creating intelligent conversational interfaces, chatbots, and AI-powered applications. Design comprehensive AI assistant solutions with natur

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Master the LangChain framework for building sophisticated LLM applications with agents, chains, memory, and tool integration.

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Expert guidance for LangChain and LangGraph development with Python, covering chain composition, agents, memory, and RAG implementations.

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You are an expert prompt engineer specializing in crafting effective prompts for LLMs through advanced techniques including constitutional AI, chain-of-thought reasoning, and model-specific optimizati

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Large Language Model development, training, fine-tuning, and deployment best practices.

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LLMs, prompt engineering, RAG systems, LangChain, and AI application development

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Master local LLM inference, model selection, VRAM optimization, and local deployment using Ollama, llama.cpp, vLLM, and LM Studio. Expert in quantization formats (GGUF, EXL2) and local AI privacy.

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