スキルを探す

SymPy is a Python library for symbolic mathematics that enables exact computation using mathematical symbols rather than numerical approximations.

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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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Implement data quality validation with Great Expectations, dbt tests, and data contracts. Use when building data quality pipelines, implementing validation rules, or establishing data contracts.

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Data pipeline architecture, ETL/ELT patterns, data modeling, and production data platform design

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You are a data pipeline architecture expert specializing in scalable, reliable, and cost-effective data pipelines for batch and streaming data processing.

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Build scalable data pipelines, modern data warehouses, and real-time streaming architectures. Implements Apache Spark, dbt, Airflow, and cloud-native data platforms.

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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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Snowflake, BigQuery, Redshift, dimensional modeling, and modern data warehouse architecture

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

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Scanpy is a scalable Python toolkit for analyzing single-cell RNA-seq data, built on AnnData. Apply this skill for complete single-cell workflows including quality control, normalization, dimensionality reduction, clustering, marker gene identification, visualization, and trajectory analysis.

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

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Write and improve prompts for Qwen-Image-2.1, Alibaba's open-weight image generation and editing model. Use whenever the user wants to generate or edit images with Qwen-Image / Qwen-Image-2.1 / Qwen-Image-Edit, asks for help prompting any Qwen image model, needs readable text rendered inside an image (posters, signs, UI mockups, infographics), wants to combine several reference images into one, or asks about aspect ratios, styles, or camera settings for Qwen image generation — even when they are only choosing an image model for a text-heavy graphic and have not named the model yet.

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Qwen-Image-2.1（アルババQwenのオープンウェイト画像生成・編集モデル）向けプロンプトの作成・改善ガイド（日本語版）。Qwen画像モデルで画像を生成・編集したい、画像内に読める文字を描きたい（ポスター・看板・UIモック・インフォグラフィック）、複数の参照画像を1枚に合成したい、アスペクト比・スタイル・カメラ指定を相談したいなど、Qwen画像生成のプロンプトを書く・直す場面で必ず使用。モデル名を明示しなくても、文字を多く含む画像を作るために画像モデルの選定やプロンプト作成をしている場合は使用すること。英語版スキルは qwen-image-prompt-en。

Captures web sources and compiles deterministic Markdown reference bundles with metadata and checksums. Use when asked to capture URLs, research web links, bundle search results, or archive web pages into an LLM-ready reference document.

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Develops an implementation plan ready for wave-orchestration to execute. Takes the user's goal or rough plan as input, mines the codebase for facts, grills the user one question at a time for the decisions, drafts the planning/ artifacts (task DAG, wave table, worker prompt template, state file), then reviews its own plan on two axes before seeking approval. Use when the user wants to turn a feature idea, master plan, or backlog into a wave-orchestration execution plan.

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時雨堂の Sans I/O MOQT ライブラリ shiguredo_moqt の機能・API リファレンス。draft-ietf-moq-transport-22 の制御メッセージ・セッション状態機械・data stream / datagram、LOC / MSF の codec、C4M (CAT / CWT) の認可トークン、音声の再生補助 (playout: 時間伸縮・目標遅延・鳴らす時刻・A/V 同期・共通の時間軸)、encode / decode やセッション駆動の実装に関する質問時に使用。

Export Twitter/X data to CSV for analysis using Xpoz. Search by keywords, author, date range, and download complete datasets (up to 500K rows). Use when asked to "export tweets", "download Twitter data", "get tweets as CSV", "Twitter dataset", or "bulk tweet download".

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Run a prompt repeatedly on an interval, using the harness built-in plus loop templates. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:loop.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) implementation workflow covering embedding selection, vector database setup, chunking strategies, and retrieval optimization.

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Design, validate, and optimize schema.org structured data for eligibility, correctness, and measurable SEO impact.

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Use when adding interactive 3D scenes from Spline.design to web projects, including React embedding and runtime control API.

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Expert in TanStack Query (React Query) — asynchronous state management. Covers data fetching, stale time configuration, mutations, optimistic updates, and Next.js App Router (SSR) integration.

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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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