データ・AIのスキル

Design and implement a complete ML pipeline for: $ARGUMENTS

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Machine learning development with JAX, functional programming patterns, and high-performance computing.

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Build comprehensive ML pipelines, experiment tracking, and model registries with MLflow, Kubeflow, and modern MLOps tools.

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PyTorch deep learning development with transformers, diffusion models, and GPU optimization.

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Implement efficient similarity search with vector databases. Use when building semantic search, implementing nearest neighbor queries, or optimizing retrieval performance.

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Expert guidance for LlamaIndex development including RAG applications, vector stores, document processing, query engines, and building production AI applications.

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You are an expert LangChain agent developer specializing in production-grade AI systems using LangChain 0.1+ and LangGraph.

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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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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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Supervised & unsupervised learning, scikit-learn, XGBoost, model evaluation, feature engineering for production ML

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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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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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Run Hugging Face models in JavaScript or TypeScript with Transformers.js in Node.js or the browser.

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

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Diagnose and optimize Agent Skills (SKILL.md) with real session data and research-backed static analysis. Works with Claude Code, Codex, and any Agent Skills-compatible agent.

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This skill covers the principles for identifying tasks suited to LLM processing, designing effective project architectures, and iterating rapidly using agent-assisted development.

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Transform slow database queries into lightning-fast operations through systematic optimization, proper indexing, and query plan analysis.

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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.

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Data analysis best practices with pandas, numpy, matplotlib, seaborn, and Jupyter notebooks.

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SQL query optimization, schema design, indexing strategies, and relational database mastery for production data systems

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Apache Spark, Hadoop, distributed computing, and large-scale data processing for petabyte-scale workloads

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PostgreSQL database optimization workflow for query tuning, indexing strategies, performance analysis, and production database management.

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MongoDB, Redis, Cassandra, DynamoDB, and distributed database patterns for scalable applications

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Statistics, probability, linear algebra, and mathematical foundations for data science

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