Dieses Skill extrahiert saubere Markdown- oder Textinhalte aus bestimmten URLs unter Verwendung der Tavily-Extraktions-API. Perfekt für Recherche, Dokumentationsabruf und Inhaltsaggregation ohne eigenen Scraping-Code zu schreiben.

Eine schlechte Datenbankperformance kann Anwendungen extrem verlangsamen. Diese Fähigkeit bietet 27 optimierte PostgreSQL-Muster für Indizes, Abfrageoptimierung, Verbindungsmanagement, Sicherheit und Schema-Design, um 10-100x Performance-Verbesserungen zu erreichen.

Crawl4AI ermöglicht effizientes Web-Scraping mit JavaScript-Unterstützung, schema-basierter Extraktion und flexiblen Ausgabeformaten. Benutzer können Daten ohne LLM-Aufrufe für kostengünstige Automatisierung extrahieren oder LLM-gestützte Extraktion für komplexe Inhalte verwenden.

KI-Agenten haben Schwierigkeiten, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern. ReasoningBank bietet adaptive Lernmuster mit AgentDB, sodass Agenten Trajektorien verfolgen, Ergebnisse bewerten und Erinnerungen in wiederverwendbare Muster destillieren können.

Traditionelle Datenbanken haben Schwierigkeiten mit semantischen Suchanfragen. AgentDB liefert 150x schnellere Vektoroperationen mit Suchzeiten im Sub-Millisekundenbereich für den Aufbau intelligenter RAG-Systeme und Wissensdatenbanken.

AgentDB-Vektorsuchen werden langsamer, wenn die Daten wachsen, und verursachen Anwendungslatenzen. Diese Skill bietet Quantisierungs- und Indexierungstechniken, um 150x schnellere Suchen mit 4-32x Speicherreduktion zu erreichen und dabei die Genauigkeit zu erhalten.

Der Aufbau selbstlernender Agenten erfordert eine komplexe Reinforcement-Learning-Einrichtung. Dieses Skill bietet Vorlagen und Anleitungen für 9 Algorithmen, darunter Decision Transformer, Q-Learning und Actor-Critic.

Erstellen Sie ausgeklügelte verteilte KI-Systeme mit Sub-Millisekunden-Synchronisation und erweiterten Suchfunktionen. Erfahren Sie, wie Sie QUIC-Sync, benutzerdefinierte Distanzmetriken und hybride Vektor- plus Metadaten-Suche für Produktionsanwendungen implementieren.

Die Messung der Agentenqualität erfordert strukturierte Ansätze. Diese Fähigkeit bietet mehrdimensionale Bewertungsrubriken, Testset-Verwaltung und Produktionsüberwachung, um die Agentenleistung kontinuierlich zu bewerten und zu verbessern.

Begrenzte Kontextfenster schränken komplexe Aufgaben ein und erhöhen die API-Kosten. Diese Technik bietet bewährte Methoden, um die effektive Kontextkapazität durch Komprimierung, Beobachtungsmaskierung, KV-Cache-Optimierung und Kontextpartitionierung zu verdoppeln oder zu verdreifachen.

Kontext ist die Grundlage für effektive KI-Agentenleistung. Diese Fertigkeit lehrt Sie, wie Sie Kontext in Agentensystemen verstehen, gestalten und optimieren. Lernen Sie die Prinzipien der progressiven Offenlegung, der Aufmerksamkeitsmechanik und der Kontextbudgetierung, um leistungsfähigere KI-Agenten zu erstellen.

Die manuelle Auswertung von LLM-Ausgaben ist langsam und inkonsistent. Diese Kompetenz bietet produktionsreife Techniken für die automatisierte Auswertung mit LLMs als Gutachter. Sie umfasst direkte Bewertung, paarweisen Vergleich und Bias-Minderungsstrategien.

Diese Kompetenz bietet umfassende Dokumentation und SDK-Referenzen für Azure AI-Dienste, einschließlich Search, Speech, OpenAI, Vision, Translation und Document Intelligence. Sie hilft Entwicklern, schnell die richtigen APIs und Codemuster für ihre KI-Lösungen zu finden.

JSON Canvas ist ein offenes Dateiformat für unendliche Canvas-Daten, das in Obsidian verwendet wird. Diese Skill bietet umfassende Dokumentation und Anleitung zum Erstellen gültiger JSON-Canvas-Dateien mit Knoten, Kanten, Gruppen und Verbindungen für visuelle Canvas-Elemente, Mindmaps und Flussdiagramme.

Die ZINC-Datenbank enthält über 230 Millionen käufliche chemische Verbindungen für die Arzneimittelforschung. Diese Fähigkeit bietet programmatischen Zugriff zum Suchen nach ZINC-ID, SMILES oder Lieferantencode, zum Abrufen von 3D-Strukturen und zum Durchführen von Ähnlichkeitssuchen für virtuelles Screening und molekulare Docking-Studien.

Arbeit mit großen Datensätzen, die die Speicherlimits überschreiten. Zarr-python ermöglicht Chunk-basierte Arrayspeicherung mit Komprimierung für effiziente Cloud-native wissenschaftliche Berechnungs-Workflows.

Diese Fähigkeit ermöglicht das Erstellen, Bearbeiten und Analysieren von Excel-Tabellenkalkulationen mit Formeln, Formatierung und Datenanalyse. Sie berechnet Formeln auch neu und überprüft auf null Fehler für publikationsreife Ausgaben.

Die Verarbeitung großer tabellarischer Datensätze, die den RAM übersteigen, erfordert spezialisierte Tools. Vaex ermöglicht Out-of-Core-DataFrame-Operationen, lazy Evaluation und Milliarden-Zeilen-pro-Sekunde-Verarbeitung für Datensätze, die zu groß für den Speicher sind. Perfekt für astronomische Daten, Finanz-Zeitreihen und großangelegte wissenschaftliche Analysen.

Hochdimensionale Daten sind schwer zu visualisieren und zu analysieren. UMAP reduziert Dimensionen und erhält dabei die Struktur, was klare 2D/3D-Visualisierungen und bessere Clustering-Ergebnisse ermöglicht.

Graph Neural Networks ermöglichen moderne Anwendungen wie Medikamentenentwicklung, soziale Netzwerkanalyse und Empfehlungssysteme. Diese Skill bietet可直接使用的模板 und Dokumentation für die Implementierung von GNNs mit PyTorch Geometric.