调研与学习技能

Use quando o usuário solicitar a ativação do Gemini CLI para revisão de código, revisão de plano ou processamento de contexto amplo (>200k). Ideal para análise abrangente exigindo janelas de contexto grandes. Usa Gemini 3 Pro por padrão para raciocínio e codificação de última geração.

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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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Geração estruturada rápida e serving para LLMs com RadixAttention para cache de prefixos. Use para saídas JSON/regex, decodificação restrita, workflows com agentes que fazem chamadas de ferramentas, ou quando você precisa de 5× mais rápido que vLLM com compartilhamento de prefixos. Alimenta 300.000+ GPUs na xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

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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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Executa inferência de LLM em CPU, Apple Silicon e GPUs consumer sem hardware NVIDIA. Use para edge deployment, Macs M1/M2/M3, GPUs AMD/Intel ou quando CUDA não está disponível. Suporta quantização GGUF (1,5-8 bits) para redução de memória e aceleração de 4-10× vs PyTorch em CPU.

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Rastreie experimentos de ML, gerencie registro de modelos com versionamento, implante modelos em produção e reproduza experimentos com MLflow - plataforma agnóstica a frameworks para ciclo de vida de ML

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Fornece orientação para interpretar e manipular internals de redes neurais usando nnsight com execução remota NDIF opcional. Use quando precisar executar experimentos de interpretabilidade em modelos massivos (70B+) sem recursos locais de GPU, ou ao trabalhar com qualquer arquitetura PyTorch.

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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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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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Expert em LangGraph - o framework de nível produção para construir aplicações de IA com múltiplos atores e estado. Aborda construção de grafos, gerenciamento de estado, ciclos e ramificações, persistência com checkpointers, padrões human-in-the-loop e o padrão ReAct. Usado em produção no LinkedIn, Uber e 400+ empresas. Esta é a abordagem recomendada pelo LangChain para construir agentes. Use quando: langgraph, langchain agent, stateful agent, agent graph, react agent.

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Cria planos de implementação detalhados e segmentados através de pesquisa, entrevistas com stakeholders e revisão multi-LLM. Use quando planejar features que precisam de análise pré-implementação aprofundada.

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Use quando o usuário menciona issues do Jira (ex: "PROJ-123"), pergunta sobre tickets, quer criar/visualizar/atualizar issues, verificar status do sprint ou gerenciar seu workflow no Jira. Ativa em palavras-chave como "jira", "issue", "ticket", "sprint", "backlog" ou padrões de chaves de issue.

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Modelo de reconhecimento de fala de propósito geral da OpenAI. Suporta 99 idiomas, transcrição, tradução para inglês e identificação de idioma. Seis tamanhos de modelo, de tiny (39M parâmetros) a large (1550M parâmetros). Use para speech-to-text, transcrição de podcasts ou processamento de áudio multilíngue. Melhor para ASR robusto e multilíngue.

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Implementação educacional do GPT em ~300 linhas. Reproduz o GPT-2 (124M) em OpenWebText. Código limpo e hackeável para aprender transformers. Por Andrej Karpathy. Perfeito para entender a arquitetura do GPT do zero. Treine em Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU).

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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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Modelo da OpenAI que conecta visão e linguagem. Permite classificação de imagens com zero-shot, correspondência imagem-texto e recuperação cross-modal. Treinado em 400M pares imagem-texto. Use para busca de imagens, moderação de conteúdo ou tarefas visão-linguagem sem fine-tuning. Melhor para compreensão geral de imagens.

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Formato GGUF e quantização llama.cpp para inferência eficiente em CPU/GPU. Use ao implantar modelos em hardware de consumidor, Apple Silicon, ou quando precisar de quantização flexível de 2-8 bits sem requisitos de GPU.

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Ajuste fino com eficiência de parâmetros para LLMs usando LoRA, QLoRA e 25+ métodos. Use ao fazer fine-tuning de modelos grandes (7B-70B) com memória GPU limitada, quando precisa treinar <1% dos parâmetros com perda mínima de precisão, ou para serviços multi-adapter. Biblioteca oficial do HuggingFace integrada ao ecossistema transformers.

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Especialista em Langfuse - plataforma de observabilidade LLM de código aberto. Cobre rastreamento, gerenciamento de prompts, avaliação, datasets e integração com LangChain, LlamaIndex e OpenAI. Essencial para depuração, monitoramento e melhoria de aplicações LLM em produção. Use quando: langfuse, observabilidade llm, rastreamento llm, gerenciamento de prompts, avaliação llm.

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Sistema autônomo multi-agente para startups em Claude Code. Ativado com "Loki Mode". Orquestra 100+ agentes especializados em engenharia, QA, DevOps, segurança, dados/ML, operações comerciais, marketing, RH e sucesso do cliente. Vai de PRD para produto totalmente implantado e gerando receita com zero intervenção humana. Inclui ferramenta Task para despacho de subagentes, revisão de código paralela com 3 revisores especializados, triagem de problemas baseada em severidade, fila de tarefas distribuída com tratamento de dead letter, implantação automática em provedores de nuvem, testes A/B, loops de feedback de clientes, resposta a incidentes, circuit breakers e auto-recuperação. Gerencia limites de taxa via checkpoints de estado distribuído e retomada automática com backoff exponencial. Requer flag --dangerously-skip-permissions.

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Use quando o usuário pergunta como construir com produtos ou APIs da OpenAI e precisa de documentação oficial atualizada com citações (por exemplo: Codex, Responses API, Chat Completions, Apps SDK, Agents SDK, Realtime, capacidades ou limites de modelos); priorize ferramentas MCP de docs da OpenAI e restrinja qualquer fallback de navegação a domínios oficiais da OpenAI.

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Fornece orientação para treinar e analisar Autoencodificadores Esparsos (SAEs) usando SAELens para decompor ativações de redes neurais em features interpretáveis. Use ao descobrir features interpretáveis, analisar superposição ou estudar representações monossemânticas em modelos de linguagem.

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Quantização pós-treinamento em 4-bits para LLMs com perda mínima de precisão. Use para implantar modelos grandes (70B, 405B) em GPUs de consumo, quando você precisa de redução de memória 4× com <2% de degradação de perplexidade, ou para inferência mais rápida (aceleração de 3-4×) vs FP16. Integra com transformers e PEFT para fine-tuning QLoRA.

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CLI do Datadog para buscar logs, consultar métricas, rastrear requisições e gerenciar dashboards. Use isso ao depurar problemas em produção ou trabalhar com observabilidade do Datadog.

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