تحتوي مستندات PDF على بيانات قيمة يصعب الوصول إليها برمجياً. توفر هذه المهارة لوكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على استخراج النصوص والجداول وبيانات النماذج من ملفات PDF، ومعالجة المستندات من خلال عمليات الدمج والتقسيم والتنسيق.

يحتاج المستخدمون إلى التواصل من خلال البيانات بصيغ بصرية يفتقرون إلى الخبرة لاختيار نوع المخطط أو المكتبة المناسبة. توفر هذه المهارة إرشادات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوليد مصورات واضحة واحترافية باستخدام matplotlib وseaborn وplotly وaltair.

يتطلب كتابة استعلامات SQL فعالة معرفة الأنماط الشائعة والأنماط المضادة. توفر هذه المهارة أمثلة جاهزة للاستخدام للتعبيرات الجدولية المشتركة (CTEs)، ودوال النافذة، والضمارات، واستراتيجيات الفهرسة.

كتابة كود قاعدة البيانات معقدة ومعرضة للأخطاء. توفر هذه المهارة أنماط SQLAlchemy 2.0 المختبرة للنماذج والاستعلامات والجلسات غير المتزامنة والمعاملات والترحيلات.

يحتاج المطورون إلى استخراج وتصفية وتحويل البيانات من ملفات التكوين واستجابات API. توفر هذه المهارة أنماطًا جاهزة للاستخدام لـ jq و yq حتى تتمكن من الاستعلام عن البيانات المهيكلة وتعديلها بسرعة دون الحاجة إلى حفظ بناء الجملة.

يبدو البحث بالمتجهات بطيئًا أو مكلفًا عند تكوين الفهارس بشكل خاطئ. توفر هذه المهارة قوالب ضبط وتجارب لتحسين زمن الاستجابة والتذكر واستخدام الذاكرة لاستراتيجيات HNSW والتكميم.

تسبب الاستعلامات البطيئة في تأخيرات وتكاليف عالية لقاعدة البيانات. توفر هذه المهارة أنماط تحسين واضحة وإرشادات الفهرسة لتحسين الأداء وإزالة الاختناقات.

تستهلك مهام Spark البطيئة وقت المجموعة وتؤخر التحليلات. توفر هذه المهارة أنماط مثبتة لتحسين التقسيم والتخزين المؤقت والضمائر والذاكرة لتحسين الأداء.

بناء البحث الدلالي السريع معقد ومعرض للأخطاء. توفر هذه المهارة قوالب مثبتة لقواعد البيانات المتجهية الشائعة وطرق الاسترجاع الهجينة.

تحتاج إلى قياسات دقيقة للمخاطر لإدارة المحافظ. توفر هذه المهارة صيغًا وأمثلة لـ VaR ونسبة شارب والانخفاضات ومقاييس رئيسية أخرى.

تحتاج إلى إجابات دقيقة من المستندات الخاصة والبيانات المتغيرة. تشرح هذه المهارة مكونات RAG وأنماط الاسترجاع لتأسيس الاستجابات مع المصادر.

يتطلب تصميم مخطوطات PostgreSQL معرفة بأنواع البيانات واستراتيجيات الفهرسة والقيود وأنماط الأداء. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة حول أفضل الممارسات المتقدمة والمزالق الخاصة بـ PostgreSQL لمساعدتك في بناء مخطوطات قاعدة بيانات فعالة وقابلة للصيانة.

تواجه فرق التعلم الآلي صعوبة في ربط إعداد البيانات والتدريب والتحقق والنشر في تدفقات عمل إنتاجية موثوقة. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لبناء خطوط إنتاج MLOps من البداية إلى النهاية مع التنسيق والمراقبة واستراتيجيات النشر المناسبة.

كثير من لوحات المعلومات تربك الفرق بمقاييس غير واضحة وتخطيطات مزدحمة. تساعد هذه المهارة على اختيار مؤشرات الأداء الرئيسية، وأفضل ممارسات التصور، وأنماط لوحات المعلومات التي تركّز الانتباه على رؤى قابلة للتنفيذ.

قد يكون بناء تحويلات dbt الموثوقة بطيئًا دون وجود هيكل واضح. توفر هذه المهارة طبقات من الأنماط والنماذج والاستراتيجيات التزايدية التي يمكنك تطبيقها بسرعة.

غالباً ما تفشل رؤى البيانات في إقناع أصحاب المصلحة دون سردية واضحة. توفر هذه المهارة أطراً وقوالب لتحويل المقاييس إلى قصص مقنحة تلهم العمل وتدفع نحو اتخاذ القرارات.

تسبب مشكلات جودة البيانات فشل التحليلات وتعطل خطوط الأنابيب. توفر هذه المهارة أنماطًا مثبتة لـ Great Expectations واختبارات dbt وعقود البيانات لمنعها.

يمكن أن تكسر عمليات ترحيل قاعدة البيانات في الإنتاج إذا تم التعجل. توفر هذه المهارة أنماطًا مثبتة للتغييرات الآمنة للمخطط، وتحويلات البيانات، والعمليات العكسية عبر Sequelize وTypeORM وPrisma.

غالبًا ما تخفي اختبارات التداول التحيز وتُضخّم الأداء. توفر هذه المهارة أنماطًا وفحوصات لتصميم اختبارات موثوقة تتعامل مع التحيز الاستباقي، وتحيز البقاء، وتكاليف المعاملات بشكل صحيح.

يمكن أن تفشل DAGs في Airflow عندما لا يكون هيكلها والمحاولات متسقة. توفر هذه المهارة أنماطًا واضحة للتصميم وأجهزة الاستشعار والاختبارات والتنبيهات التي تحسن موثوقية خطوط الإنتاج.