データ・AIのスキル

Expert guidance for Fully Sharded Data Parallel training with PyTorch FSDP - parameter sharding, mixed precision, CPU offloading, FSDP2

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High-performance vector similarity search engine for RAG and semantic search. Use when building production RAG systems requiring fast nearest neighbor search, hybrid search with filtering, or scalable vector storage with Rust-powered performance.

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Search personal knowledge bases, notes, docs, and meeting transcripts locally using qmd — a hybrid retrieval engine with BM25, vector search, and LLM reranking. Supports CLI and MCP integration.

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Songwriting craft and Suno AI music prompts.

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Open-source embedding database for AI applications. Store embeddings and metadata, perform vector and full-text search, filter by metadata. Simple 4-function API. Scales from notebooks to production clusters. Use for semantic search, RAG applications, or document retrieval. Best for local development and open-source projects.

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2,592 curated AI system prompts from Claude, ChatGPT, Cursor, v0, Devin, Grok, and more.

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Persistent AI companion with long-term memory, project context awareness, and multi-session continuity across any LLM.

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Build comparable company analysis in Excel — operating metrics, valuation multiples, statistical benchmarking vs peer sets. Pairs with excel-author. Use for public-company valuation, IPO pricing, sector benchmarking, or outlier detection.

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Evolve prompts/regex/SQL/code with Imbue's evolution loop.

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Decomposition playbook + anti-temptation rules for an orchestrator profile routing work through Kanban. The 'don't do the work yourself' rule and the basic lifecycle are auto-injected into every kanban worker's system prompt; this skill is the deeper playbook when you're specifically playing the orchestrator role.

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Karpathy's LLM Wiki: build/query interlinked markdown KB.

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HuggingFace hf CLI: search/download/upload models, datasets.

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Pitfalls, examples, and edge cases for Hermes Kanban workers. The lifecycle itself is auto-injected into every worker's system prompt as KANBAN_GUIDANCE (from agent/prompt_builder.py); this skill is what you load when you want deeper detail on specific scenarios.

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Analyze prompts and offer depth / token-budget options BEFORE answering. Use this skill when the user wants to control token usage, tune response depth, choose between short and long answers, or optimize their prompt. Triggers on: "tokens", "token budget", "depth", "consumption", "short vs long answer", "how many tokens", "save tokens", "answer at 50%", "give me the short version", "I want to control how much you use", "tune your response", "presupuesto de tokens", "profundidad", "responde al 50%", "dame la versión corta", or any equivalent phrasing in English or Spanish. If the user wants to control length, detail or depth -- even without mentioning tokens explicitly -- this skill applies.

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Design charts, metrics, and data tables that help users interpret and compare data. Use when the user asks to visualize data, choose chart types, improve dashboard analytics, or make data presentation accessible. Dashboard navigation and shell layout alone belong to add-ui or arrange.

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Design focused empty states for zero-data, no-results, permission, and error situations with clear value framing, strong CTAs, and less dead chrome. Use when the user mentions blank pages, zero-data screens, no results, permission states, or dead controls—not broader onboarding strategy.

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Batch-generate Dreamifly images/videos from prompt queues. Use when the user asks to batch-generate images, edit images with references, create text-to-video or image-to-video, validate or estimate Dreamifly job cost, retry failed media jobs, or summarize Dreamifly outputs.

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批量调用 Dreamifly 生成并下载图片或视频。Use when the user asks to batch-generate images, edit images with references, create text-to-video or image-to-video, queue prompts, validate or estimate generation cost, retry failed media jobs, or summarize Dreamifly outputs.

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Skill for system-prompts tasks.

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SQL database migrations with zero-downtime strategies for PostgreSQL, MySQL, SQL Server

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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. Use PROACTIVELY for database optimization or complex analysis.

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Skill for prompt-templates tasks.

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Optimize prompts for production with CoT, few-shot, and constitutional AI patterns

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Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage. Use PROACTIVELY for quantitative finance, trading algorithms, or risk analysis.

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