Benutzerdefinierte Browser-Diagramme erfordern oft viele D3-Entscheidungen, bevor überhaupt Daten erscheinen. Diese Skill liefert Diagramm-Anleitung, Vorlagen, Hilfsfunktionen und Beispiele für Claude, Codex und Claude Code.

Browser restrictions and cross-domain funnels cause advertising platforms to miss purchases. This skill designs a durable capture, reporting, deduplication, and verification workflow.

Produktionsreife RAG-Projekte benötigen wiederholbare Muster für Ingestion, Filterung und Retrieval. Diese Skill bietet Claude, Codex und Claude Code praktische Anleitung für Qdrant-Pipelines.

Obsidian Bases können nützliche Projekt- und Notiz-Metadaten enthalten, aber sie manuell abzufragen ist langsam. Diese Skill gibt Claude, Codex und Claude Code fokussierte Prompts zum Auflisten von Bases, Abfragen von Views und Lesen von Schemas über das lokale Plugin-RPC.

Große Datensatz-Arrays sind in KI-Workflows schwer zu bereinigen, zu sortieren und zusammenzufassen. Dieser Skill bietet wiederverwendbare JavaScript-Operationen für gängige Transformationen und kompakte Verarbeitungszusammenfassungen.

Finanzielle Bewertungen erfordern konsistente Annahmen, Cashflow-Prognosen und Risikotests. Dieser Skill bietet wiederverwendbare DCF- und Sensitivitätswerkzeuge für strukturierte Investitionsanalysen.

Finanzberichte können wichtige Signale zu Leistung, Liquidität, Verschuldung und Bewertung verbergen. Dieser Skill berechnet zentrale Kennzahlen und erläutert die Ergebnisse anhand von Vergleichswerten und Trends.

Marketingteams haben oft Schwierigkeiten, die Kampagnenleistung plattformübergreifend zu vergleichen. Diese Skill berechnet Engagement, ROI, Benchmarks und Empfehlungen aus bereitgestellten Kampagnendaten.

Data-Science-Projekte scheitern häufig, wenn Experimenten, Features und Modellen eine klare statistische Struktur fehlt. Dieser Skill bietet Claude, Codex und Claude Code geführte Workflows für Experimentieren, Feature Engineering und Modellprüfung.

Daten-Teams in der Produktion benötigen zuverlässige Muster für Pipelines, Qualitätsprüfungen und Orchestrierung. Diese Skill unterstützt Architektur, Scaffolding und DataOps-Praktiken für moderne Daten-Stacks.

Computer-Vision-Teams benötigen verlässliche Orientierung zu Modellen, Datensätzen, Inferenz und Bereitstellung. Dieser Skill hilft dabei, produktionsreife Vision-Pipelines mit praxisnahen Engineering-Prüfungen zu planen und zu optimieren.

Doppelte und nahezu doppelte Bilder können die Dataset-Qualität und das Modelltraining verfälschen. Diese Skill führt Claude, Codex oder Claude Code durch FiftyOne Brain-Workflows, um redundante Samples zu finden, zu prüfen und zu entfernen.

Bilddatensätze können Cluster, Ausreißer und Label-Probleme verbergen. Diese Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch FiftyOne-Embedding-Visualisierungen.

Computer-Vision-Teams benötigen wiederholbare Methoden, um Medien, Labels und Vorhersagen in FiftyOne zu laden. Diese Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch die Datensatzerstellung, Importvalidierung und Modellinferenz.

Datensatzimporte schlagen häufig fehl, wenn Medien, Annotationen und multimodale Ordner unterschiedliche Formate verwenden. Diese Skill unterstützt beim Scannen, Erkennen, Einrichten von Paketen, Importieren, Gruppieren und Validieren in FiftyOne.

Datenbankänderungen können Rezept-Workflows unterbrechen, wenn Schema, RLS und Echtzeit-Hooks auseinanderlaufen. Diese Skill unterstützt bei Supabase-Schemadesign, Migrationen, Richtlinien und Fehlerbehebung für CookMode V2.

Datenbankarbeiten werden verlangsamt, wenn Tabellennamen und Beziehungen unklar sind. Dieser Skill bildet die Tabellen von Empathy Ledger ab und stellt Supabase-Abfragemuster für eine schnellere Planung bereit.

SurrealDB-Projekte benötigen zuverlässige Python-Beispiele für Abfragen, Graphen, Vektoren und Live-Updates. Dieser Skill leitet die SDK-Nutzung mit fokussierten Mustern für Daten-Apps und RAG-Systeme an.

Unstrukturierter Text benötigt häufig zuverlässige Felder, bevor er in Apps oder Datenbanken eingespeist werden kann. Dieser Skill führt Python-Entwickler durch strukturierte Ausgaben in Cohere v2 und die Extraktion mit JSON Schema.

Dynamic websites make reliable data extraction difficult. This skill discovers selectors, handles common loading patterns, and produces reusable Playwright scripts with structured output.