데이터·AI 스킬

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

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

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Design and implement a complete ML pipeline for: $ARGUMENTS

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

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

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

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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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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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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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Statsmodels is Python's premier library for statistical modeling, providing tools for estimation, inference, and diagnostics across a wide range of statistical methods.

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Astropy is the core Python package for astronomy, providing essential functionality for astronomical research and data analysis.

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Build features guided by data insights, A/B testing, and continuous measurement using specialized agents for analysis, implementation, and experimentation.

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Guidelines for data analysis and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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

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Design a PostgreSQL-specific schema. Covers best-practices, data types, indexing, constraints, performance patterns, and advanced features

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Best practices and guidelines for Apache Kafka event streaming and distributed messaging

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Expert data scientist for advanced analytics, machine learning, and statistical modeling. Handles complex data analysis, predictive modeling, and business intelligence.

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Apache Airflow, dbt, Prefect, Dagster, and modern data orchestration for production data pipelines

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Best practices for Matplotlib data visualization, plotting, and creating publication-quality figures in Python

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Matplotlib is Python's foundational visualization library for creating static, animated, and interactive plots.

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