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概要と使いどころ
Especialista em construir experiências 3D para a web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL e cenas 3D interativas. Cobre configuradores de produtos, portfólios 3D, websites imersivos e adição de profundidade às experiências web. Use quando: website 3D, three.js, WebGL, react three fiber, experiência 3D.
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Criando visualizações de dados interativas usando d3.js. Esta habilidade deve ser usada ao criar gráficos customizados, diagramas de rede, visualizações geográficas ou qualquer visualização de dados complexa baseada em SVG que requeira controle fino sobre elementos visuais, transições ou interações. Use isto para visualizações personalizadas além das bibliotecas de gráficos padrão, seja em React, Vue, Svelte, JavaScript vanilla ou qualquer outro ambiente.
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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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Use o servidor Figma MCP para buscar contexto de design, screenshots, variáveis e assets do Figma, além de traduzir nós do Figma em código de produção. Ative quando uma tarefa envolver URLs do Figma, IDs de nós, implementação design-to-code ou configuração e troubleshooting do Figma MCP.
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Orquestrador de desenvolvimento de jogos. Roteia para skills especializadas por plataforma com base nas necessidades do projeto.
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Controle saída de LLM com regex e gramáticas, garanta geração válida de JSON/XML/código, aplique formatos estruturados e construa fluxos de trabalho multi-etapas com Guidance - framework de geração restrita da Microsoft Research
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Crie conteúdo de marketing otimizado para SEO com voz de marca consistente. Inclui analisador de voz de marca, otimizador de SEO, frameworks de conteúdo e templates de redes sociais. Use ao escrever posts em blog, criar conteúdo de redes sociais, analisar voz de marca, otimizar SEO, planejar calendários de conteúdo, ou quando o usuário menciona criação de conteúdo, voz de marca, otimização de SEO, marketing em redes sociais ou estratégia de conteúdo.
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Framework RLHF de alta performance com aceleração Ray+vLLM. Use para treinamento PPO, GRPO, RLOO, DPO de modelos grandes (7B-70B+). Construído em Ray, vLLM, ZeRO-3. 2× mais rápido que DeepSpeedChat com arquitetura distribuída e compartilhamento de recursos GPU.
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Domine técnicas avançadas de engenharia de prompts para maximizar o desempenho, confiabilidade e controlabilidade de modelos de linguagem.
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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.
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Quando o usuário quiser configurar, melhorar ou auditar rastreamento e medição de análises. Também use quando o usuário mencionar "configurar rastreamento", "GA4", "Google Analytics", "rastreamento de conversão", "rastreamento de eventos", "parâmetros UTM", "tag manager", "GTM", "implementação de análises" ou "plano de rastreamento". Para medição de testes A/B, consulte ab-test-setup.
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Especialista em construir produtos que envolvem APIs de IA (OpenAI, Anthropic, etc.) em ferramentas focadas pela qual as pessoas pagarão. Não apenas 'ChatGPT mas diferente' - produtos que resolvem problemas específicos com IA. Cobre engenharia de prompts para produtos, gestão de custos, rate limiting e construção de negócios de IA defensáveis. Use quando: wrapper de IA, produto GPT, ferramenta IA, envolver IA, IA SaaS.
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Kit completo de App Store Optimization (ASO) para pesquisa, otimização e acompanhamento de desempenho de aplicativos móveis na Apple App Store e Google Play Store
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Especialista em construção de sistemas de Retrieval-Augmented Generation. Domina modelos de embedding, bancos de dados vetoriais, estratégias de chunking e otimização de recuperação para aplicações LLM. Use quando: construir RAG, busca vetorial, embeddings, busca semântica, recuperação de documentos.
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Estratégias de cache para prompts de LLM incluindo cache de prompt da Anthropic, cache de resposta e CAG (Cache Augmented Generation) Use quando: prompt caching, cache prompt, response cache, cag, cache augmented.
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Mecanismo de busca de similaridade vetorial de alto desempenho para RAG e busca semântica. Use ao construir sistemas RAG em produção que exigem busca de vizinhos mais próximos rápida, busca híbrida com filtragem ou armazenamento vetorial escalável com desempenho impulsionado por Rust.
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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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Especialista em design de prompts eficazes para aplicações com LLM. Domina estrutura de prompts, gerenciamento de contexto, formatação de output e avaliação de prompts. Use quando: engenharia de prompts, system prompt, few-shot, chain of thought, design de prompts.
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Extrai e analisa anúncios de concorrentes de bibliotecas de anúncios (Facebook, LinkedIn, etc.) para entender que mensagens, problemas e abordagens criativas estão funcionando. Ajuda a inspirar e melhorar suas próprias campanhas de anúncios.
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Construa agentes de IA prontos para produção com PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, e suporte multi-modelo.
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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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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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Híbrido RNN+Transformer com inferência O(n). Tempo linear, contexto infinito, sem cache KV. Treina como GPT (paralelo), infere como RNN (sequencial). Projeto Linux Foundation AI. Produção em Windows, Office, NeMo. RWKV-7 (março de 2025). Modelos até 14B parâmetros.
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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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