「cis」の検索結果

Quando o usuário quer aplicar princípios psicológicos, modelos mentais ou ciências comportamentais ao marketing. Também use quando o usuário mencionar 'psicologia', 'modelos mentais', 'viés cognitivo', 'persuasão', 'ciência comportamental', 'por que as pessoas compram', 'tomada de decisão' ou 'comportamento do consumidor'. Esta skill fornece 70+ modelos mentais organizados para aplicação em marketing.

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Email tem o maior ROI de qualquer canal de marketing. R$ 36 para cada R$ 1 gasto. Mas a maioria das startups trata como secundário - envios em massa, sem personalização, caindo em spam. Esta skill cobre email transacional que funciona, automação de marketing que converte, entregabilidade que atinge caixas de entrada, e decisões de infraestrutura que escalam. Use quando: keywords, file_patterns, code_patterns.

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Gerar memes usando a API memegen.link. Use quando usuários solicitarem memes, quiserem adicionar humor ao conteúdo ou precisarem de recursos visuais para redes sociais. Suporta 100+ templates populares com texto e estilo personalizados.

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Quando o usuário precisa de ideias de marketing, inspiração ou estratégias para seu produto SaaS ou software. Use também quando o usuário pede 'ideias de marketing', 'ideias de crescimento', 'como fazer marketing', 'estratégias de marketing', 'táticas de marketing', 'formas de promover' ou 'ideias para crescer'. Esta skill oferece 140 abordagens de marketing comprovadas organizadas por categoria.

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Use quando o Codex está construindo ou iterando em um jogo web (HTML/JS) e precisa de um loop confiável de desenvolvimento + teste: implementar pequenas mudanças, executar um script de teste baseado em Playwright com rajadas curtas de input e pausas intencionais, inspecionar screenshots/texto e revisar erros de console com render_game_to_text.

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Quando o usuário quer ajuda com decisões de preços, embalagem ou estratégia de monetização. Também use quando o usuário mencionar 'preços', 'tiers de preços', 'freemium', 'teste gratuito', 'embalagem', 'aumento de preço', 'métrica de valor', 'Van Westendorp', 'disposição a pagar' ou 'monetização'. Esta habilidade cobre pesquisa de preços, estrutura de tiers e estratégia de embalagem.

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Tokenizador agnóstico de linguagem que trata texto como Unicode bruto. Suporta algoritmos BPE e Unigram. Rápido (50k sentenças/seg), leve (6MB de memória), vocabulário determinístico. Usado por T5, ALBERT, XLNet, mBART. Treina em texto bruto sem pré-tokenização. Use quando você precisar de suporte multilíngue, linguagens CJK ou tokenização reproduzível.

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Fornece orientação para pós-treinamento de LLM com RL usando slime, um framework Megatron+SGLang. Use ao treinar modelos GLM, implementar fluxos de trabalho personalizados de geração de dados, ou precisar de integração estreita com Megatron-LM para escalabilidade em RL.

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Ajuste fino de LLMs usando reinforcement learning com TRL - SFT para ajuste de instruções, DPO para alinhamento de preferências, PPO/GRPO para otimização de recompensas e treinamento de modelo de recompensas. Use quando precisar de RLHF, alinhar modelo com preferências ou treinar a partir de feedback humano. Funciona com HuggingFace Transformers.

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Coleção curada de prompts de alta qualidade para diversos casos de uso. Inclui prompts baseados em função, templates específicos de tarefas e técnicas de refinamento de prompts. Use quando o usuário precisar de templates de prompts, prompts para dramatização, ou exemplos de prompts prontos para uso em codificação, escrita, análise ou tarefas criativas.

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Biblioteca do Facebook para busca eficiente de similaridade e clustering de vetores densos. Suporta bilhões de vetores, aceleração GPU e vários tipos de índice (Flat, IVF, HNSW). Use para busca k-NN rápida, recuperação de vetores em larga escala ou quando você precisa de busca pura de similaridade sem metadados. Melhor para aplicações de alto desempenho.

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Modelo de moderação especializado 7-8B do Meta para filtragem de entrada/saída de LLM. 6 categorias de segurança - violência/ódio, conteúdo sexual, armas, substâncias, automutilação, planejamento criminal. Precisão de 94-95%. Deploy com vLLM, HuggingFace, Sagemaker. Integra com NeMo Guardrails.

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Tokenizadores rápidos otimizados para pesquisa e produção. Implementação em Rust que tokeniza 1GB em menos de 20 segundos. Suporta algoritmos BPE, WordPiece e Unigram. Treine vocabulários customizados, rastreie alinhamentos, gerencie padding/truncagem. Integração perfeita com transformers. Use quando precisar de tokenização de alto desempenho ou treinamento de tokenizadores customizados.

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Plataforma GPU serverless em nuvem para executar workloads de ML. Use quando você precisar de acesso GPU sob demanda sem gerenciamento de infraestrutura, fazendo deploy de modelos de ML como APIs, ou executando jobs em batch com auto-scaling.

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Fornece orientação para interpretar e manipular internals de redes neurais usando nnsight com execução remota NDIF opcional. Use quando precisar executar experimentos de interpretabilidade em modelos massivos (70B+) sem recursos locais de GPU, ou ao trabalhar com qualquer arquitetura PyTorch.

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Instâncias GPU em nuvem reservadas e sob demanda para treinamento e inferência de ML. Use quando você precisar de instâncias GPU dedicadas com acesso SSH simples, sistemas de arquivos persistentes ou clusters multi-node de alto desempenho para treinamento em larga escala.

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Use quando o usuário pergunta como construir com produtos ou APIs da OpenAI e precisa de documentação oficial atualizada com citações (por exemplo: Codex, Responses API, Chat Completions, Apps SDK, Agents SDK, Realtime, capacidades ou limites de modelos); priorize ferramentas MCP de docs da OpenAI e restrinja qualquer fallback de navegação a domínios oficiais da OpenAI.

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Geração estruturada rápida e serving para LLMs com RadixAttention para cache de prefixos. Use para saídas JSON/regex, decodificação restrita, workflows com agentes que fazem chamadas de ferramentas, ou quando você precisa de 5× mais rápido que vLLM com compartilhamento de prefixos. Alimenta 300.000+ GPUs na xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

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Otimiza inferência de LLM com NVIDIA TensorRT para máxima vazão e latência mínima. Use para implantação em produção em GPUs NVIDIA (A100/H100), quando você precisa de inferência 10-100x mais rápida que PyTorch, ou para servir modelos com quantização (FP8/INT4), batching em voo e escalabilidade multi-GPU.

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Orquestração multi-nuvem para workloads de ML com otimização automática de custos. Use quando precisar executar treinamento ou jobs em lote em múltiplas nuvens, aproveitar instâncias spot com auto-recuperação ou otimizar custos de GPU entre provedores.

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Biblioteca PyTorch para geração de áudio incluindo text-to-music (MusicGen) e text-to-sound (AudioGen). Use quando precisar gerar música a partir de descrições de texto, criar efeitos sonoros ou realizar geração de música condicionada por melodia.

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Implementa e treina LLMs usando LitGPT da Lightning AI com 20+ arquiteturas pré-treinadas (Llama, Gemma, Phi, Qwen, Mistral). Use quando precisar de implementações limpas de modelos, entendimento educacional de arquiteturas ou fine-tuning de produção com LoRA/QLoRA. Implementações em arquivo único, sem camadas de abstração.

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Cria planos de implementação detalhados e segmentados através de pesquisa, entrevistas com stakeholders e revisão multi-LLM. Use quando planejar features que precisam de análise pré-implementação aprofundada.

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Framework de pré-treinamento visão-linguagem que conecta codificadores de imagem congelados e LLMs. Use quando você precisar de legendagem de imagens, resposta a perguntas visuais, recuperação imagem-texto ou chat multimodal com desempenho zero-shot de última geração.

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