astropy
無料Astropy is the core Python package for astronomy, providing essential functionality for astronomical research and data analysis.
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データ分析、機械学習、LLMアプリ、プロンプト設計(8,722 件)
概要と使いどころ
Astropy is the core Python package for astronomy, providing essential functionality for astronomical research and data analysis.
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Forensic root cause analyzer for Antigravity sessions. Classifies scope deltas, rework patterns, root causes, hotspots, and auto-improves prompts/health.
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AI-driven data extraction from 55+ Actors across all major platforms. This skill automatically selects the best Actor for your task.
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Access 20+ years of global financial data: equities, options, forex, crypto, commodities, economic indicators, and 50+ technical indicators.
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Analytics de produto — PostHog, Mixpanel, eventos, funnels, cohorts, retencao, north star metric, OKRs e dashboards de produto.
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Extract product data, prices, reviews, and seller information from any e-commerce platform using Apify's E-commerce Scraping Tool.
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Track engagement metrics, measure campaign ROI, and analyze content performance across Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok.
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Design, audit, and improve analytics tracking systems that produce reliable, decision-ready data.
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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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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.
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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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Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
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Fetch any X/Twitter post as clean LLM-friendly JSON. Converts x.com, twitter.com, or adhx.com links into structured data with full article content, author info, and engagement metrics. No scraping or browser required.
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Activate when the user asks about any repository listed in the system prompt under 'OpenViking — Indexed Code Repositories', or when they ask about an external library, framework, or project that may have been indexed. Also activate when the user wants to add, remove, or manage repos. Always search the local codebase first before using this skill.
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Track ML experiments with automatic logging, visualize training in real-time, optimize hyperparameters with sweeps, and manage model registry with W&B - collaborative MLOps platform
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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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Remove refusal behaviors from open-weight LLMs using OBLITERATUS — mechanistic interpretability techniques (diff-in-means, SVD, whitened SVD, LEACE, SAE decomposition, etc.) to excise guardrails while preserving reasoning. 9 CLI methods, 28 analysis modules, 116 model presets across 5 compute tiers, tournament evaluation, and telemetry-driven recommendations. Use when a user wants to uncensor, abliterate, or remove refusal from an LLM.
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Foundation model for image segmentation with zero-shot transfer. Use when you need to segment any object in images using points, boxes, or masks as prompts, or automatically generate all object masks in an image.
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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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Jailbreak API-served LLMs using G0DM0D3 techniques — Parseltongue input obfuscation (33 techniques), GODMODE CLASSIC system prompt templates, ULTRAPLINIAN multi-model racing, encoding escalation, and Hermes-native prefill/system prompt integration. Use when a user wants to bypass safety filters, jailbreak a model, or red-team model robustness.
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This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.
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Use this skill when the user uploads Excel (.xlsx/.xls) or CSV files and wants to perform data analysis, generate statistics, create summaries, pivot tables, SQL queries, or any form of structured data exploration. Supports multi-sheet Excel workbooks, aggregation, filtering, joins, and exporting results to CSV/JSON/Markdown.
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Use this skill when the user requests to generate, create, or write professional research reports including but not limited to market analysis, consumer insights, brand analysis, financial analysis, industry research, competitive intelligence, investment due diligence, or any consulting-grade analytical report. This skill operates in two phases — (1) generating a structured analysis framework with chapter skeleton, data query requirements, and analysis logic, and (2) after data collection by other skills, producing the final consulting-grade report with structured narratives, embedded charts, and strategic insights.
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Songwriting craft, AI music generation prompts (Suno focus), parody/adaptation techniques, phonetic tricks, and lessons learned. These are tools and ideas, not rules. Break any of them when the art calls for it.
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