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概要と使いどころ
METAINFORMANT rules for directory docs/reviews. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory docs/ml. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory config. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory config/singlecell. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory config/quality. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory config/phenotype. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory docs/eqtl. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory config/networks. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory config/ncbi. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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Envoyer un vrai courrier papier — lettre PDF, carte illustrée (carte postale, carte pliée, carte carrée, carte géante), suivi, recommandé avec accusé de réception, recommandé électronique eIDAS — depuis une application, via l'API Merci Facteur. Utiliser dès qu'il s'agit d'envoyer, poster, imprimer ou expédier du courrier physique depuis du code, d'envoyer une carte depuis une application, de brancher un envoi postal sur un événement, un formulaire, un cron ou un webhook, ou de déboguer un appel sendCourrier. Couvre le contrat exact, les pièges de nommage qui font échouer l'appel, l'idempotence et le comportement en cas d'échec.
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Annuler un envoi de courrier papier déjà validé via l'API Merci Facteur (deleteEnvoi). Utiliser quand il s'agit d'annuler, supprimer, stopper, rappeler ou rembourser un courrier envoyé par erreur, d'implémenter une fenêtre d'annulation dans une application, ou de comprendre pourquoi une annulation n'a été que partielle. Couvre le contrat deleteEnvoi, l'irréversibilité de l'opération et les quatre issues possibles.
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Obtenir et gérer un access token pour l'API Merci Facteur (envoi de courrier papier, recommandé, recommandé électronique). Utiliser dès qu'un appel à l'API Merci Facteur doit être authentifié, ou quand apparaît une erreur de signature, de timestamp, de restriction d'IP ou un token expiré. Couvre le calcul HMAC-SHA256 de la secret key, getToken, la durée de vie du token jusqu'à 365 jours (timeLimit, force) et le stockage des identifiants.
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Resolución estructurada de problemas en 6 pasos: Definición del problema, objetivos, lluvia de ideas, evaluación, implementación y revisión.
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Write Estuary derivations in Python — async-generator transforms, Pydantic-typed source/output, optional persistent state, and dependency installation via uv. Use for ML/embeddings, async API calls, or any transform where SQL and TypeScript are awkward. Derivations add complexity and cost (and Python derivations require a private/BYOC data plane) — confirm the user wants a Python derivation before reaching for this. Use when user says "python derivation", "write a derivation in python", "embed with a python derivation", "ML derivation", "call an API from a derivation", or anything mentioning model2vec / huggingface / pydantic in a derivation context.
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Train or fine-tune language and vision models using TRL (Transformer Reinforcement Learning) or Unsloth with Hugging Face Jobs infrastructure. Covers SFT, DPO, GRPO and reward modeling training methods, plus GGUF conversion for local deployment. Includes guidance on the TRL Jobs package, UV scripts with PEP 723 format, dataset preparation and validation, hardware selection, cost estimation, Trackio monitoring, Hub authentication, model selection/leaderboards and model persistence. Use for tasks involving cloud GPU training, GGUF conversion, or when users mention training on Hugging Face Jobs without local GPU setup.
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Expert en QA exploratoire v4 (tests systématiques, chasse aux bugs, preuves, rapports, régression)
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Expert en portails e-gouvernement (services citoyens, authentification, démarches, DZ)
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Expert en gouvernance des données (catalogage, lineage, règles qualité, conformité, stewardship)
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Expert en gouvernance d'entreprise (board management, compliance, DZ regulations, OHADA)
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Expert en data mesh (domain ownership, data products, self-serve, gouvernance fédérée)
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Expert en négociation de contrats v2 (terms, SLAs, renouvellement, PI, responsabilité, contexte juridique DZ)
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Expert en sauvegardes (3-2-1 rule, incremental, encrypted, offsite, disaster recovery, testing)
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Expert en marketplace d'agents IA (découverte, notation, installation, gestion de dépendances, mises à jour)
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Expert en écosystème d'agents IA (plugins, extensions, thèmes, communauté, contributions, gouvernance)
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