Das Entwerfen von Datenbankschemas von Grund auf oder das Optimieren bestehender Schema ist komplex. Diese Skill bietet bewährte Muster für Normalisierung, Indizierung, Migrationen und Performance-Optimierung über SQL- und NoSQL-Datenbanken hinweg.

Finanzmodellierung erfordert komplexe Berechnungen und Szenariotests. Diese Skill automatisiert DCF-Bewertungen, Sensitivitätsanalysen und Monte-Carlo-Simulationen für fundierte Investitionsentscheidungen.

Diese Skill berechnet wichtige Finanzkennzahlen aus Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen sowie Cashflow-Daten. Sie bietet Investitionsanalysen mit Branchen-Benchmarks und umsetzbaren Empfehlungen.

Marketingteams müssen die Kampagneneffektivität über mehrere Plattformen hinweg quantifizieren. Dieser Skill berechnet Engagement-Raten, ROI und Kosteneffizienzmetriken, um datengestützte Optimierungsempfehlungen zu liefern.

Der Aufbau von ML-Pipelines erfordert Fachwissen in der Modellbereitstellung, Überwachung und MLOps-Praktiken. Diese Fähigkeit bietet produktionsreife Werkzeuge für die Bereitstellung von ML-Modellen, die Integration von LLMs und den Aufbau skalierbarer RAG-Systeme mit Unternehmensqualität.

Generische Prompts erzeugen inkonsistente KI-Antworten. Diese Skill bietet bewährte Muster und Optimierungswerkzeuge für produktionsreife LLM-Interaktionen. Wandeln Sie vage Anfragen in präzise, zuverlässige Ausgaben um, indem Sie Chain-of-Thought, Few-Shot-Learning und strukturierte Prompting-Techniken verwenden.

Entwerfen Sie rigorose A/B-Tests und Experimente mit korrekter Power-Analyse. Erstellen Sie produktionsreife prädiktive Modelle mit bewährten Feature-Engineering-Techniken und Machine-Learning-Frameworks.

Erstellen Sie Computer-Vision-Lösungen auf Enterprise-Niveau mit Objekterkennung, Bildsegmentierung und Echtzeit-Videoanalyse. Dieses Skill bietet fachkundige Anleitung zu PyTorch, OpenCV, YOLO und Vision-Transformern für den Produktivbetrieb.

Duplikate verschwenden Speicherplatz und führen zu Verzerrungen in maschinellen Lernmodellen. Diese Fähigkeit verwendet Deep-Learning-Embeddings, um exakte Duplikate und ähnliche Bilder in FiftyOne-Datensätzen zu identifizieren und zu entfernen. Sie automatisiert den Erkennungsprozess und hilft Ihnen, Datensätze vor dem Training zu bereinigen.

Das Verständnis komplexer Bilddatensätze erfordert, zu sehen, wie Proben im Embedding-Raum zueinander stehen. Diese Skill-Anleitung führt dich durch das Berechnen von Embeddings und die Nutzung von UMAP oder t-SNE, um 2D-Visualisierungen zu erstellen, die Cluster, Ausreißer und Klassenverteilungen in deinen FiftyOne-Datensätzen sichtbar machen.

Nutzer haben Schwierigkeiten, die FiftyOne-Computer-Vision-Plattform mit benutzerdefinierter Funktionalität zu erweitern. Diese Skill bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen von Operatoren und Panels, die sich nahtlos in die FiftyOne App integrieren.

Das Laden lokaler Mediendateien in FiftyOne und das Ausführen von ML-Modell-Inferenz erfordert ein Verständnis der Datensatz-Erstellung, des Label-Imports und der Modellanwendung. Diese Anleitung bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen von Datensätzen, Importieren von Labels in Standardformaten und Anwenden von Zoo-Modellen für Erkennungs-, Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben.

Der Import von Datensätzen erfordert oft manuelle Formaterkennung und Konfiguration. Dieses Skill erkennt automatisch Medientypen, Label-Formate und Sensorgruppierungen, um korrekt strukturierte FiftyOne-Datensätze zu erstellen.

Datenbankverwaltung erfordert tiefes Wissen zu SQL-Mustern und Supabase-Funktionen. Diese Skill bietet fachkundige Anleitung zum Erstellen von Tabellen, Schreiben von Migrationen, Konfigurieren von RLS-Richtlinien und zum sicheren Troubleshooting von Datenbankproblemen.

Die Arbeit mit Storytelling-Plattformen erfordert konsistente Muster für die Extraktion von Themen, Zitaten und KI-Erkenntnissen. Diese Skill bietet einsatzbereite Muster für Supabase-Abfragen, Themen-Matching und KI-Analyse-Integration.

Das Erstellen von Anwendungen mit SurrealDB erfordert ein Verständnis seiner multimodalen Fähigkeiten, einschließlich Graphbeziehungen, Vektor-Embeddings und Echtzeit-Subscriptions. Dieses Skill bietet umfassende Anleitung zur Nutzung des Python SDK, um CRUD-Operationen, semantische Suche und Graph-Traversal-Patterns zu implementieren.

Der Aufbau von Datenextraktions-Pipelines mit LLMs erfordert konsistente, validierte JSON-Ausgaben. Diese Anleitung bietet Expertenwissen zur Verwendung des Cohere v2 JSON Schema-Modus für zuverlässige Entitätsextraktion, Klassifizierung und strukturierte Daten-Pipelines.

Extrahiere detaillierte Text- und visuelle Daten aus PDF-Seiten. Diese Skill erfasst Schriftmetadaten, Textpositionen und gerenderte Bilder, um präzise, KI-gesteuerte HTML-Generierungs-Workflows zu ermöglichen.

Benutzer haben Schwierigkeiten, Dokumentenrepositorys mit KI-Modellen für genaue, kontextbezogene Antworten zu verbinden. Diese Skill bietet eine vollständige RAG-Pipeline, einschließlich Dokumentaufnahme, Vektorsuche mit Qdrant und personalisierte Prompt-Generierung für spezialisierte Wissensdatenbanken.

Datenbankoperationen sind komplex und fehleranfällig, wenn sie manuell durchgeführt werden. Dieses Skill bietet Anleitungen zur Verwendung von Drizzle ORM mit NeonDB Postgres für typsichere Datenbankabfragen, Schema-Verwaltung und Migrationen.