「pip」の検索結果

图像人脸数量过滤器。过滤以保持样本的面数在特定范围内。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到过滤图片、识别人脸、人脸数量检测、图片人脸筛选、按人脸数量过滤等需求时使用此skill。

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图像文件大小过滤器。保留图像大小 (以字节/KB/MB/... 为单位) 在特定范围内的数据样本。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到图像文件大小过滤、图片大小筛选、图像尺寸KB/MB过滤、按文件大小过滤等需求时使用此skill。

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图像文本匹配过滤器。过滤器将图像和文本之间的匹配分数保持在特定范围内。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到图像文本匹配过滤、图片文字匹配度、文图匹配检测、图像文本相关性过滤等需求时使用此skill。

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图像NSFW内容检测过滤器。过滤器保留图像具有低nsfw分数的样本。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到图片安全检测、NSFW过滤、不良内容过滤、图片审核、图像内容过滤等需求时使用此skill。

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本地格式化器。类用于从本地文件或本地目录加载数据集。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到加载本地数据集、读取本地文件、格式化本地数据、数据集加载等需求时使用此skill。

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CSV格式化器。用于加载和格式化csv类型的文件。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到CSV格式化、CSV数据加载、读取CSV文件、CSV转JSONL等需求时使用此skill。

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Build and publish a Gradio Hugging Face Space for a user-provided image or video LoRA, including pipeline selection and model-card settings. Use for LoRA demos; use huggingface-spaces for general Space work.

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Implements and validates the fix for a bug once a failing reproduction test exists. TRIGGER when: a bug has a failing reproduction test and you are ready to make it pass, implementing the root-cause fix, the final step of the bug-fixing pipeline. DO NOT TRIGGER when: no reproduction test exists yet → opsmill-dev-test-driving-bugs; still diagnosing, or asked to fix a bug with no analysis or reproduction test yet → opsmill-dev-analyzing-bugs.

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Writes a single failing test that reproduces a bug after its root-cause analysis is complete, before any fix is written. TRIGGER when: a bug has a completed root-cause analysis and you need the failing reproduction test, writing a test that proves a bug exists, the second step of the bug-fixing pipeline. DO NOT TRIGGER when: still triaging or diagnosing the bug → opsmill-dev-analyzing-bugs; implementing the fix once the test exists → opsmill-dev-fixing-bugs; general feature test-first work → superpowers test-driven-development.

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Legacy deep-reference writer safety gate. Use for old brand migration requests only to prevent retired section/frontmatter writes until the Core v2 catalog migration pipeline is authoritative.

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Typosquatting detection, install script analysis, dependency confusion prevention, and phantom dependency detection for npm/pip.

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Show how vibecosystem works - agents, skills, hooks, and self-learning pipeline.

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Orchestrator-only workflow for migrating/rewriting codebases with full TDD and agent delegation

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Data structure selection, pub/sub patterns, Lua scripting, pipelining, and cluster topology strategies.

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Document modeling, aggregation pipeline, indexing strategy, change streams, and multi-document transactions.

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Ethical security testing methodology - 5-phase pipeline, OWASP checklist, proof levels, structured findings

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Research-to-implement pipeline chaining 5 MCP tools with graceful degradation

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Professional DOCX document creation, editing, and formatting using OpenXML SDK (.NET). Three pipelines: (A) create new documents from scratch, (B) fill/edit content in existing documents, (C) apply template formatting with XSD validation gate-check. MUST use this skill whenever the user wants to produce, modify, or format a Word document — including when they say "write a report", "draft a proposal", "make a contract", "fill in this form", "reformat to match this template", or any task whose final output is a .docx file. Even if the user doesn't mention "docx" explicitly, if the task implies a printable/formal document, use this skill.

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Otonom PR yasam dongusu. PR olustur, CI bekle, hata varsa duzelt, review feedback'i uygula, merge'e hazirla. Budget ve zaman limiti ile kontrol altinda tutulan tam otonom PR pipeline'i.

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GitHub Actions workflow templates, matrix builds, caching, and monorepo CI strategies

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Transform raw data into analytical assets using ETL/ELT patterns, SQL (dbt), Python (pandas/polars/PySpark), and orchestration (Airflow). Use when building data pipelines, implementing incremental models, migrating from pandas to polars, or orchestrating multi-step transformations with testing and quality checks.

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Document database implementation for flexible schema applications. Use when building content management, user profiles, catalogs, or event logging. Covers MongoDB (primary), DynamoDB, Firestore, schema design patterns, indexing strategies, and aggregation pipelines.

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Implement applications using Google Cloud Platform (GCP) services. Use when building on GCP infrastructure, selecting compute/storage/database services, designing data analytics pipelines, implementing ML workflows, or architecting cloud-native applications with BigQuery, Cloud Run, GKE, Vertex AI, and other GCP services.

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Evaluate LLM systems using automated metrics, LLM-as-judge, and benchmarks. Use when testing prompt quality, validating RAG pipelines, measuring safety (hallucinations, bias), or comparing models for production deployment.

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