「claude-code」の検索結果

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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Fornece orientação para treinar LLMs com aprendizado por reforço usando verl (Volcano Engine RL). Use ao implementar RLHF, GRPO, PPO ou outros algoritmos de RL para pós-treinamento de LLMs em escala com backends de infraestrutura flexíveis.

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Banco de dados vetorial gerenciado para aplicações de IA em produção. Totalmente gerenciado, com auto-scaling, busca híbrida (vetores densos + esparsos), filtragem de metadados e namespaces. Latência baixa (<100ms p95). Use para RAG em produção, sistemas de recomendação ou busca semântica em escala. Ideal para infraestrutura serverless e gerenciada.

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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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Domine técnicas avançadas de engenharia de prompts para maximizar o desempenho, confiabilidade e controlabilidade de modelos de linguagem.

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Kit de ferramentas de product ownership ágil para Senior Product Owner, incluindo geração de histórias de usuário compatíveis com INVEST, planejamento de sprints, gerenciamento de backlog e rastreamento de velocidade. Use para escrita de histórias, planejamento de sprints, comunicação com stakeholders e cerimônias ágeis.

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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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Todo produto será potencializado por IA. A questão é se você vai construir corretamente ou entregar uma demo que desmorona em produção. Esta skill cobre padrões de integração de LLM, arquitetura RAG, engenharia de prompt que escala, UX de IA em que usuários confiam, e otimização de custos que não quebra o orçamento. Use quando: keywords, file_patterns, code_patterns.

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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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Analise dados do Google Analytics, revise métricas de desempenho do site, identifique padrões de tráfego e sugira melhorias orientadas por dados. Use quando o usuário pergunta sobre análise de dados, métricas de site, análise de tráfego, taxas de conversão, comportamento do usuário ou otimização de desempenho.

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Banco de dados de embeddings de código aberto para aplicações de IA. Armazene embeddings e metadados, realize buscas vetoriais e full-text, filtre por metadados. API simples com 4 funções. Escala de notebooks para clusters de produção. Use para busca semântica, aplicações RAG ou recuperação de documentos. Melhor para desenvolvimento local e projetos de código aberto.

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Orientação especializada para ajuste fino com GRPO/RL usando TRL para treinamento de modelos com raciocínio e tarefas específicas

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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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Fornece orientação para treinamento RL agentico nativo do PyTorch usando torchforge, biblioteca da Meta que separa infraestrutura de algoritmos. Use quando você quer abstrações limpas de RL, fácil experimentação de algoritmos, ou treinamento escalável com Monarch e TorchTitan.

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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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Especialista em construir aplicações de voz em tempo real - de agentes de voz em tempo real a apps habilitados para voz. Abrange OpenAI Realtime API, Vapi para agentes de voz, Deepgram para transcrição, ElevenLabs para síntese, LiveKit para infraestrutura em tempo real e fundamentos de WebRTC. Sabe como construir experiências de voz com baixa latência e prontas para produção. Use quando: voice ai, voice agent, speech to text, text to speech, realtime voice.

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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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Assistente de Linguagem Grande e Visão. Habilita ajuste de instrução visual e conversas baseadas em imagem. Combina encoder de visão CLIP com modelos de linguagem Vicuna/LLaMA. Suporta chat multi-turno com imagem, resposta a perguntas visuais e seguimento de instruções. Use para chatbots visão-linguagem ou tarefas de compreensão de imagem. Melhor para análise conversacional de imagem.

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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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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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Modelo de fundação para segmentação de imagens com transferência zero-shot. Use quando precisar segmentar qualquer objeto em imagens usando pontos, caixas ou máscaras como prompts, ou gerar automaticamente todas as máscaras de objetos em uma imagem.

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Modelo de espaço de estados com complexidade O(n) versus O(n²) dos Transformers. Inferência 5× mais rápida, sequências de milhão de tokens, sem cache KV. SSM seletivo com design aware de hardware. Mamba-1 (d_state=16) e Mamba-2 (d_state=128, multi-head). Modelos 130M-2.8B no HuggingFace.

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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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Visualize métricas de treinamento, depure modelos com histogramas, compare experimentos, visualize grafos de modelos e perfil de desempenho com TensorBoard - kit de visualização de ML do Google

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