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

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Expert guidance for data analysis, visualization, and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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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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Guide for quality focused software architecture. This skill should be used when users want to write code, design architecture, analyze code, in any case that relates to software development.

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Build read models and projections from event streams. Use when implementing CQRS read sides, building materialized views, or optimizing query performance in event-sourced systems.

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Scaffolds eval.yaml test files for agent skills in the dotnet/skills repository. Use when creating skill tests, writing evaluation scenarios, defining assertions and rubrics, or setting up test fixture files. Handles eval.yaml generation, fixture organization, and overfitting avoidance. Do not use for running or debugging existing tests nor for skills authoring.

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

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Optimize Entity Framework Core queries by fixing N+1 problems, choosing correct tracking modes, using compiled queries, and avoiding common performance traps. Use when EF Core queries are slow, generating excessive SQL, or causing high database load.

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Expert database optimizer specializing in modern performance tuning, query optimization, and scalable architectures.

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Database design principles and decision-making. Schema design, indexing strategy, ORM selection, serverless databases.

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

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

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Apache Spark, Hadoop, distributed computing, and large-scale data processing for petabyte-scale workloads

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Complete toolkit for senior architect with modern tools and best practices.

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Design and implement event stores for event-sourced systems. Use when building event sourcing infrastructure, choosing event store technologies, or implementing event persistence patterns.

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

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Best practices for SciPy scientific computing, optimization, signal processing, and statistical analysis in Python

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

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

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