「valuation」の検索結果

Pulls financial statement numbers for US public companies straight from SEC EDGAR's free official XBRL APIs (companyfacts, companyconcept, frames, submissions) into a cited table. Every value carries its accession number, form, fiscal period, filed date, XBRL tag and a link to the filing, and the tool handles fiscal-year ends, quarterly vs YTD vs TTM, derived Q4, restatements and units. Use this whenever the user wants 10-K numbers or 10-Q numbers, says "pull financials for", asks for public company revenue, net income, EPS, cash, debt or capex, wants comps or a competitor side-by-side, a credit check, prospect research, or model inputs, or mentions SEC filings or EDGAR, even if they never say XBRL. Free and primary-source, no paid data terminal needed. Do not use it for private companies, stock prices or valuation multiples.

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Multi-dimensional rep evaluation: activity, conversion, velocity, deal size. Peer benchmarking and coaching priority identification.

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Creates structured hiring scorecards for any role. Takes job title, requirements, and team context. Generates comprehensive scorecard with weighted scoring rubric, interview questions per competency, evaluation matrix, red/green flags, and reference check questions.

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Review contracts for concerning clauses, extract key terms, compare to standard terms, and flag unusual provisions. Use when user needs contract review, legal document analysis, or agreement evaluation.

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Provisions the oracle ML inference daemon with onnxruntime via uv. Use when setting up local ONNX model inference for skill quality evaluation.

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Processes external resources into stored knowledge with quality scoring and routing. Use when ingesting articles, papers, or docs into a memory palace.

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Evaluate Claude skill quality through auditing. Use when reviewing or auditing skills.

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Evaluate Claude Code rules in .claude/rules/. Use for frontmatter, globs, and quality audits.

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Evaluate hook security, performance, and SDK compliance. Use for audits.

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Surface expert frameworks. Use when creating or evaluating skills, hooks, or agents.

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Renamed to /model-assessment in v6 (removed in v7).

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Tạo AI Skill mới từ ý tưởng hoặc quy trình công việc. Kết hợp phỏng vấn thông minh, pattern detection, và quantitative evaluation để tạo skill chất lượng production. Dùng khi user nói "tạo skill", "biến quy trình thành skill", "make a new skill", "tự động hóa công việc này", hoặc mô tả quy trình lặp lại mà họ muốn AI tự làm. Cũng dùng khi user muốn cải thiện, test, hoặc optimize skill hiện có.

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Use FlagEmbedding for embedding, reranking, retrieval evaluation, and fine-tuning workflows.

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Repository operating skill for using Flow Forecast's flood_forecast package for time-series forecasting, data preparation, training, inference, evaluation, and hydrology-oriented advanced models.

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Operate the legacy Frustum PointNets code release for KITTI or SUN RGB-D data preparation, TensorFlow runtime setup, training, inference, and 3D detection evaluation.

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Use davidsandberg/facenet for TensorFlow 1.x face recognition workflows: MTCNN alignment, embeddings, classification, LFW evaluation, training, and model export.

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Operate FastReID setup, configuration, datasets, model/inference APIs, training/evaluation workflows, deployment/export paths, and extension projects for person and vehicle re-identification.

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Guides Researchers through Faiss installation, dense and binary similarity search, index training and composition, persistence and evaluation, and explicitly gated CPU/GPU interoperability workflows.

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Use fastMRI for MRI reconstruction data loading, MRI operators, reconstruction models, Lightning training, evaluation, and submission preparation.

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Routes evo trajectory-evaluation workflows for APE/RPE, trajectory I/O, result analysis, configuration, and programmatic usage.

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Use GemPy 3.x for CPU-first 3-D implicit geological modeling, structural data preparation, grid evaluation, visualization, persistence, and optional integrations.

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Guides FastVideo video, image, and audio generation, config-first inference, serving, training, distillation, evaluation, and performance workflows.

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Routes FCOS object-detection repo tasks for inference demos, config/data setup, training/evaluation, ONNX export, and legacy PyTorch internals.

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Use Gaussian-SLAM for CUDA RGB-D dense SLAM, Gaussian-splatting mapping, dataset/configuration preflight, checkpoint evaluation, reconstruction metrics, and global-map refinement.

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