「pip」の検索結果

Three-round editorial review before publication.

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Kit de ferramentas abrangente para desenvolvimento com a biblioteca CocoIndex. Use quando os usuários precisarem criar pipelines de transformação de dados (flows), escrever funções personalizadas ou operar flows via CLI ou API. Abrange a construção de workflows ETL para processamento de dados de IA, incluindo incorporação de documentos em bancos de dados vetoriais, construção de grafos de conhecimento, criação de índices de busca ou processamento de fluxos de dados com atualizações incrementais.

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Implementa infraestrutura como código usando Terraform, Kubernetes e plataformas de nuvem. Projeta arquiteturas escaláveis, pipelines de CI/CD e soluções de observabilidade. Fornece práticas DevOps com segurança em primeiro lugar e orientação em engenharia de confiabilidade de sites.

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Padrões de terminal Bash/Linux. Comandos críticos, piping, tratamento de erros, scripting. Use ao trabalhar em sistemas macOS ou Linux.

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Configure e execute buscas web locais usando a API SERP do Bright Data com o pipeline unfancy-search (expansão de query, recuperação de SERP, reranking com RRF).

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Especialista em Bash defensivo para automação em produção, pipelines de CI/CD e utilitários de sistema. Expert em scripts shell seguros, portáveis e testáveis.

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Renderize diagramas SVG limpos em estilo blueprint a partir de specs JSON. Use quando usuários pedirem para desenhar, esboçar ou diagramar um fluxo de requisição, rede neural, bloco transformer, arquitetura de sistema, máquina de estados, pipeline de dados, ou qualquer visual técnico de nós e arestas que queiram como SVG para docs, READMEs, posts ou slides.

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Geração de demanda multi-canal, otimização de mídia paga, estratégia de SEO e programas de parcerias para startups Series A+. Inclui calculadora de CAC, playbooks de canal, integração com HubSpot e táticas de expansão internacional. Use ao planejar campanhas de geração de demanda, otimizar mídia paga, construir estratégias de SEO, estabelecer parcerias, ou quando o usuário menciona demand gen, anúncios pagos, LinkedIn ads, Google ads, CAC, aquisição, geração de leads ou pipeline.

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Agentes de voz representam a fronteira da interação com IA - humanos falando naturalmente com sistemas de IA. O desafio não é apenas reconhecimento e síntese de fala, mas alcançar fluxo de conversa natural com latência inferior a 800ms enquanto se lidam com interrupções, ruído de fundo e nuances emocionais. Esta habilidade cobre duas arquiteturas: fala-para-fala (OpenAI Realtime API, menor latência, mais natural) e pipeline (STT→LLM→TTS, mais controle, mais fácil de depurar). Insight-chave: latência é a restrição. Hu

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Fornece treinamento distribuído de LLM nativo do PyTorch usando torchtitan com paralelismo 4D (FSDP2, TP, PP, CP). Use para fazer pré-treinamento de Llama 3.1, DeepSeek V3 ou modelos customizados em escala de 8 a 512+ GPUs com Float8, torch.compile e checkpoint distribuído.

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Padrões prontos para produção ao construir aplicações com LLM. Cobre pipelines RAG, arquiteturas de agentes, IDEs de prompt e monitoramento LLMOps. Use ao projetar aplicações com IA, implementar RAG, construir agentes ou configurar observabilidade de LLM.

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Plataforma de observabilidade para LLM com rastreamento, avaliação e monitoramento. Use ao depurar aplicações LLM, avaliar saídas de modelos em datasets, monitorar sistemas em produção ou construir pipelines de testes sistemáticos para aplicações de IA.

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Geração de imagens com tecnologia de ponta usando Stable Diffusion via HuggingFace Diffusers. Use quando gerar imagens a partir de prompts em texto, realizar tradução de imagem para imagem, inpainting ou construir pipelines de difusão customizados.

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Construa pipelines de dados escaláveis, data warehouses modernos e arquiteturas de streaming em tempo real. Implementa Apache Spark, dbt, Airflow e plataformas de dados nativas em nuvem.

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Framework de dados para construir aplicações LLM com RAG. Especializado em ingestão de documentos (300+ conectores), indexação e consultas. Inclui índices vetoriais, mecanismos de consulta, agentes e suporte multimodal. Use para perguntas sobre documentos, chatbots, recuperação de conhecimento ou construção de pipelines RAG. Ideal para aplicações LLM centradas em dados.

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Load this skill when configuring or reviewing CI/CD pipelines, GitHub Actions workflows, or automated testing setups. Ensures accessibility regressions are caught before code reaches production by enforcing quality gates, structured reporting, and layered automated + manual testing across all pages and user preferences.

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[Codex] Use when you need to run the full Codex mirror sync + verify pipeline (migrate → hooks → context → verify) standalone, no npm/package JSON needed.

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[Code Quality] Use when you need to perform a security review or audit on any scope — application code (OWASP Top 10 2025), secrets exposure, dependency/supply-chain malware, third-party repository vetting before install, infrastructure/config, CI/CD pipeline, AI-agent risks, and host/VPS compromise detection.

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Use when auditing UI code for interface-guideline compliance (accessibility, forms, animation, images, performance, UX copy) and/or validating a deployed page against Lighthouse 95+ targets. Produces evidence-based findings (file:line + Lighthouse JSON) and turns confirmed pendencies into Draft SPECs via write-specs. Do NOT use to design/build UI from scratch (use design) or to fix findings inline — fixes go through the SPEC pipeline.

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Run on an existing project to decide KEEP / MERGE / ARCHIVE — never limbo. Forces a call on tools that already exist and may have stopped earning their keep. Trigger on "is this still worth keeping", "audit this repo", "tech-debt cleanup", "sweep the folder", "what's dead here", or any signal that something hasn't been touched in months. Judged from both the agent lens (still legible, still drivable, still safe) and the human lens (do I still reach for it, does it nag). Includes a non-negotiable footgun check for stale pipelines that can overwrite live data. Outputs a backed AUDIT.md and a one-line verdict note in the project root docs. Do NOT load for greenfield projects (use new-project-gate), one-off bug fixes, or when the answer is already obvious.

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Cross-disease market sizing entry skill. Triggered by user one-liner like "做 X 市场调研" or "Run market sizing for X". Auto-runs 5 phase pipeline: contract → stratify → recall → compose-audit → bundle. Hard-gates on Cite-or-Block: every fact claim must carry citation anchor verifiable against sources/. Resumable mid-run.

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Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .xltx, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or from other data sources; or convert between tabular file formats. Trigger especially when the user references a spreadsheet file by name or path — even casually (like "the xlsx in my downloads") — and wants something done to it or produced from it. Also trigger for cleaning or restructuring messy tabular data files (malformed rows, misplaced headers, junk data) into proper spreadsheets. The deliverable must be a spreadsheet file. Do NOT trigger when the primary deliverable is a Word document, HTML report, standalone Python script, database pipeline, or Google Sheets API integration, even if tabular data is involved.

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GodoMaster — Godot 4.x game development intelligence: GDScript, nodes/scenes, 2D/3D rendering, physics, animation, UI, audio, input, shaders, networking, performance, export, file I/O, testing, localization, AI behavior, asset pipeline, and architecture tooling. Complete workflow for indie and professional game development based on official Godot documentation.

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Idiomatic programming style, patterns, and conventions for Python development. Trigger when: - Writing, refactoring, reviewing, or debugging Python code. - Files matching the pattern **/*.py (including requirements.txt, pyproject.toml, setup.py) are in the workspace or referenced. - Tasks involve: python, pytest, pip, uv, virtualenv, flake8, black, mypy. - Prompt contains keywords: python, py, pep8, typing, list comprehension, decorator, generator, asyncio, yield, poetry.

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