Run the data science workflow end to end — framing, exploration, feature engineering, modeling, validation, and communicating results. Use when turning raw data into decisions or predictions.
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Relational schema design — normalization, keys, constraints, and evolution — use when modeling data or reviewing a schema.
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Analyze text data with NLP — preprocessing, embeddings, topic modeling, sentiment, classification, and evaluation. Use when turning unstructured text into structured insight.
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Manage CRM systems — data architecture, pipeline design, automation, user adoption, and reporting.
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Datadog guidance — APM, logs, metrics, monitors, SLOs, dashboards, and cost control on the Datadog platform.
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Build and manage brand communities — engagement strategy, moderation, advocacy programs, and community-led growth.
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Secure containerized workloads — image hardening, registry scanning, runtime protection, and supply-chain integrity.
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Professional CSS: cascade mastery, modern layout, custom properties, and maintainable architecture. Use when writing, reviewing, or debugging CSS.
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Corrosion mechanisms, electrochemical testing, and mitigation — from Pourbaix diagrams to coatings and cathodic protection.
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CSV processing done right — parsing edge cases, dialects, and large files — use when ingesting or exporting CSV data.
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Idiomatic modern C#: nullable reference types, records, async/await, LINQ, and .NET project structure. Use when writing, reviewing, or structuring C# applications.
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Manage LLM context windows deliberately — budgeting, prioritization, summarization, and retrieval instead of dumping everything in. Use when prompts grow long, costs rise, or the model loses track of key details.
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Engineer the full context a model sees — system prompts, retrieved knowledge, tool definitions, state, and history as one designed artifact. Use when moving beyond prompt tweaks to systematic context design.
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Build SaaS customer support — tiered support models, SLAs, macros, escalation, and support-driven product feedback.
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Design content strategies — audience research, pillar topics, editorial calendars, and measurement frameworks that tie content to revenue.
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Analyzing contact tracing data — network reconstruction, transmission chains, and evaluating tracing performance.
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Keep long conversations coherent — summarization checkpoints, entity tracking, topic stacks, and graceful context handoffs. Use when dialogues run long or span sessions and the agent keeps losing the thread.
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Write persuasive copy for ads, landing pages, emails, and more — headlines, hooks, and calls-to-action that convert.
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Scheduled jobs on PaaS and in the cloud — cron syntax, reliability, and observability — vendor-neutral patterns.
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Idiomatic modern C++: RAII, smart pointers, move semantics, value semantics, STL algorithms, and safe concurrency. Use when writing, reviewing, or structuring C++ code.
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Meet EU Cyber Resilience Act vulnerability duties — coordinated disclosure, SBOMs, and lifecycle security for digital products.
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Design role-based agent teams with CrewAI — agents, tasks, crews, and collaboration patterns for complex workflows.
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Design consumer ordering experiences — discovery, cart, checkout, tracking, and reorder flows that convert.
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Train safer, more steerable AI by having the model critique and revise itself against an explicit written constitution.
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