تتطلب العناصر التفاعلية المعقدة بنية أكبر من مقتطف HTML واحد. تُنشئ هذه المهارة مشروع React وتضمّنه في ملف HTML واحد قابل للمشاركة.

قد يتطلب حفظ مقاطع الفيديو المسموح بها عبر الإنترنت اختيارًا دقيقًا للتنسيق والجودة والتنظيم. تنظّم هذه المهارة طلبات التنزيل لمقاطع الفيديو الفردية وقوائم التشغيل والصوت والبيانات الوصفية.

تواجه فرق UX صعوبة في تحويل بيانات السلوك والمقابلات المتنوعة إلى شخصيات مستخدم محددة بوضوح. تحدد هذه المهارة الأنماط، وتنشئ نماذج أولية، وتربط النتائج بالآثار المترتبة على التصميم.

غالبًا ما تتطلب أبحاث البروتين عمليات بحث دقيقة وتسلسلات وتعليقات توضيحية وربطًا للمعرّفات من UniProt. توفر هذه المهارة مسارات عمل مباشرة عبر REST وعميل Python للوصول المتكرر إلى بيانات البروتين.

يصعب تصور البيانات عالية الأبعاد وتجميعها وإعادة استخدامها في مسارات تعلم الآلة. ترشد هذه المهارة إلى إعداد UMAP وضبطه وتحويله وتقييمه عمليًا.

غالبًا ما تصبح خطط العلاج السريري غير متسقة أو مطولة أو صعبة المراجعة. توفر هذه المهارة قوالب مركزة وأهدافًا قابلة للقياس وجداول زمنية وفحوصات محلية للجودة.

تتطلب مشاريع المحوّلات اختيارات مدروسة للنماذج وأدوات الترميز والاستدلال والتوليد والتدريب. توفر هذه المهارة أنماطًا عملية لإنشاء تدفقات عمل Hugging Face وتحسينها.

تتطلب مشاريع تعلم الرسوم البيانية اختيارات دقيقة للبيانات والنماذج وأخذ العينات والتقييم. توفر هذه المهارة إرشادات وأمثلة وقوالب واختبارات أداء وأدوات عرض مرئي لـ PyTorch Geometric.

تحتاج فرق اكتشاف الأدوية إلى إرشادات واضحة لاختيار مجموعات البيانات الجزيئية، ونماذج الرسوم البيانية، وسير عمل التقييم. توفر هذه المهارة أنماط TorchDrug للجزيئات والبروتينات والرسوم البيانية المعرفية والتوليد والتخليق الرجعي.

تجعل الألوان والخطوط غير المتسقة العروض التقديمية والمستندات تبدو غير مكتملة. تطبق هذه المهارة سمات منتقاة أو تنشئ سمة مخصصة للحصول على تنسيق متسق.

قد يؤدي إنشاء ملف مهارة من الصفر إلى إبطاء الإعداد والتسبب في بيانات وصفية غير متسقة. يوفر هذا القالب بنية واضحة للبيانات الوصفية والتعليمات المخصصة.

تتطلب أبحاث تفاعلات البروتينات عدة عمليات عبر STRING API واختيارًا دقيقًا للمعلمات. تربط هذه المهارة المعرّفات، وتسترجع الشبكات، وتجري تحليل الإثراء، وتنشئ صورًا للشبكات.

غالبًا ما تفشل سير العمل الإحصائية بسبب سوء اختيار النموذج، أو ضعف التشخيص، أو التفسير غير الصحيح. توفر هذه المهارة إرشادات منظمة حول statsmodels لإجراء استدلال وتنبؤ موثوقين.

قد يكون اختيار الاختبارات الإحصائية والإبلاغ عنها غير متسق وعرضة للأخطاء. ترشد هذه المهارة إلى تخطيط التحليل، والتشخيصات، وأحجام التأثير، والقوة الإحصائية، والتفسير، وإعداد التقارير وفق أسلوب APA.

غالبًا ما تفشل مشاريع التعلم المعزز بسبب عدم الاتساق في اختيار الخوارزمية، وعقود البيئة، وسير عمل التقييم. توفر هذه المهارة إرشادات عملية حول Stable Baselines3 وقوالب تدريب قابلة لإعادة الاستخدام.

غالبًا ما تتجاوز صور GIF في Slack حدود الحجم أو الأبعاد. تنشئ هذه المهارة صور GIF متحركة لرسائل Slack والرموز التعبيرية المخصصة، وتحسّنها وتتحقق من صلاحيتها.

يصعب تقييم الطوابير المعقدة والموارد المشتركة قبل النشر. توجّه هذه المهارة عملية إنشاء نماذج SimPy ومراقبتها ومزامنتها وتحليل نتائجها.

تحتاج فرق تعلّم الآلة إلى أسباب واضحة وراء تنبؤات النماذج. ترشد هذه المهارة إلى اختيار شارح SHAP، والمخططات، وتصحيح الأخطاء، وفحوصات العدالة، وسير عمل التفسيرات في بيئة الإنتاج.

تحتاج فرق البحث إلى إرشادات واضحة حول SEO تشمل المحتوى والتفاصيل التقنية. توفر هذه المهارة قوائم تحقق وقوالب وأمثلة لتعزيز الظهور في نتائج البحث.

يصعب تصميم أنظمة ML للإنتاج ونشرها ومراقبتها بشكل متسق. ترشد هذه المهارة ممارسات MLOps وتكامل LLM وبنية RAG والهياكل الأساسية لسير العمل المحلي.