يتطلب كتابة استعلامات قاعدة بيانات فعالة معرفة عميقة بأنماط SQL و NoSQL. تولد هذه المهارة استعلامات محسنة مع تخصيص مناسب للمعلمات وتشرح استراتيجيات التنفيذ للحصول على أداء أفضل.

تأتي بيانات JSON غالباً في هياكل متداخلة معقدة يصعب التعامل معها. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة لتحليل وتحويل والتحقق من صحة وتحويل JSON لأي حالة استخدام.

جودة البيانات السيئة تؤدي إلى فشل الأنظمة واتخاذ قرارات سيئة. تتحقق هذه المهارة من صحة البيانات مقابل مخططات JSON ومخططات قواعد البيانات وقواعد العمل المخصصة لاكتشاف الأخطاء مبكرًا. كما تكتشف التكرارات والقيم الشاذة ومشاكل التنسيق مع إنشاء تقارير جودة تفصيلية.

تحتوي ملفات CSV غالباً على بيانات فوضوية تحتاج إلى تنظيف وتحويل. توفر هذه الأداة شاملة وأمثلة لتحليل وتنظيف وتحليل بيانات CSV بكفاءة.

حوّل البيانات الخام إلى قصص بصرية جذابة. أنشئ مخططات شريطية، ورسوماً بيانية خطية، وبيانات مبعثرة، وخرائط حرارية، ولوحات تحكم تفاعلية مع تنسيق احترافي.

استعلامات قاعدة البيانات المكتوبة باستخدام حلقات for بطيئة وتسبب مشاكل في الصيانة. توفر هذه المهارة إرشادات لاستخدام عمليات SQLAlchemy الجماعية وأنماط المستودعات لكتابة كود قاعدة بيانات سريع وسهل الصيانة.

تتجاوز مجموعات المستندات الكبيرة حدود السياق. قم بمعالجة المجموعات إلى رسوم بيانية معرفية للاستدلال متعدد الخطوات والاستعلام المستمر عبر آلاف المستندات.

تتغير أسماء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر. تقوم هذه المهارة بجلب قوائم النماذج الحالية من Anthropic و OpenAI و Gemini و Ollama، ثم تصنيفها حسب مستوى الأداء لاختيار النموذج الأمثل.

العمل مع ملفات Excel يدويًا يستغرق وقتًا وعرضة للأخطاء. تعمل هذه الأداة على أتمتة إنشاء جداول البيانات وتعديلها وإعادة حساب الصيغ باستخدام مكتبات Python القياسية.

كتابة كود R بأنماط قديمة يضيع الوقت ويخلق ديون تقنية. توفر هذه المهارة أفضل الممارسات الحالية لـ tidyverse وبرمجة rlang التعريفية وتطوير الحزم حتى تتمكن من كتابة كود R نظيف وفعال.

Marimo هو بيئة دفاتر ملاحظات Python تفاعلية تضمن حالة متسقة بين الكود والمخرجات. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة لبناء تطبيقات بيانات تفاعلية ودفاتر ملاحظات قابلة للتكرار تعمل كسكربتات ونشر كتطبيقات ويب.

تجنب أخطاء الفاصلة العائمة في الحسابات المالية والعلمية. تقوم هذه المهارة بتقييم التعبيرات الرياضية بدقة تعسفية باستخدام big.js للحصول على نتائج عشرية دقيقة.

تواجه فرق النمو صعوبة في التوافق حول المقاييس وإجراء التجارب المنضبطة. توفر هذه المهارة أطرًا مثبتة لنمو الحلقات، والنمو القائم على المنتج، والتجارب التي تحقق تأثيرًا قابلاً للقياس مع احترام خصوصية المستخدمين.

تغييرات مخطط قاعدة البيانات عرضة للأخطاء ويمكن أن تعطل الإنتاج. توفر هذه المهارة أنماطًا مجربة لإنشاء ترحيلات Supabase متكررة مع عزل مساحة العمل وسياسات أمان على مستوى الصف.

تؤدي معلومات الأعمال غير المتسقة عبر الدلائل إلى الإضرار بتصنيفات تحسين محركات البحث المحلية وإرباك العملاء. تضمن هذه المهارة بقاء بيانات NAP الخاصة بك متزامنة تمامًا عبر Google Business Profile وApple Maps وFacebook وأكثر من 30 دليلًا من خلال عمليات التدقيق التلقائية وإنشاء ترميز schema markup.

استخراج البيانات من الويب صعب ويستغرق وقتاً طويلاً. يوفر Crawl4AI 6 أوضاع ذكية لاستخراج المحتوى ولقطات الشاشة وملفات PDF من أي موقع ويب مع ميزات منع الكشف.

تولد Alembic ترحيلات بدون فهم تأثيرات أداء PostgreSQL. توفر هذه المهارة أنماطاً لمراجعة ترحيلات قاعدة البيانات وكتابة استعلامات فعالة تتجنب فخاخ الأداء الشائعة.

يتطلب بناء الهياكل الجزيئية الأولية للمحاكاة قيودًا مكانية دقيقة. يقوم Packmol بأتمتة وضع الجزيئات مع منع التداخل، ويدعم الصناديق والكرات والأسطوانات والمستويات لتلبية احتياجات المحاكاة المتنوعة.

يفقد الوكلاء جميع المعرفة عند انتهاء الجلسات. توفر هذه المهارة أنماطًا لبنيات ذاكرة متعددة الطبقات تحافظ على معرفة الكيانات، وتتبع العلاقات، وتمكين الاستعلامات الزمنية عبر الجلسات.

بناء أنظمة تقييم موثوقة لنماذج اللغة الكبيرة يمثل تحديًا بسبب التحيزات المنهجية. توفر هذه المهارة أنماطًا جاهزة للإنتاج للتسجيل المباشر والمقارنة الثنائية والحد من التحيز لإنشاء خطوط تقييم آلية موثوقة.