Müssen Sie Finanzmodelle erstellen oder Tabellendaten analysieren? Diese Fähigkeit erstellt Excel-Dateien mit Formeln, Formatierung und Datenanalyse. Sie berechnet Formeln automatisch neu, um Genauigkeit zu gewährleisten.

ML-Modelle scheitern in der Produktion oft aufgrund von Data Leakage, unsachgemäßer Evaluierung und Trainingsfehlern. Dieses Skill erkennt über 30 kritische Antipatterns und hilft, ungültige Ergebnisse zu verhindern, indem es Ihren Code und Datensplits vor dem Training scannt.

Manuelle Datenbankänderungen beeinträchtigen die Teamzusammenarbeit und bergen das Risiko von Datenverlust. Dieser Skill bietet strukturierte Anleitungen für sichere Schema-Migrationen mit Prisma und Drizzle, inklusive Rollback-Unterstützung und CI/CD-Integration.

Erstellen Sie benutzerdefinierte, interaktive Datenvisualisierungen, ohne auf vorgefertigte Diagrammbibliotheken angewiesen zu sein. Diese Fähigkeit führt Sie durch die Erstellung responsiver Diagramme, Grafiken und geografischer Karten mit D3.js für maximale Flexibilität und Kontrolle.

Das Verständnis von Datenmodellierungsmustern ist entscheidend für den Aufbau wartbarer KI-Agenten-Frameworks. Diese Fähigkeit bietet eine strukturierte Analyse von Typing-Strategien, Mutationsmustern und Serialisierungsansätzen, um fundierte Architekturentscheidungen zu treffen.

Technische Teams benötigen strukturierte Frameworks, um mehrere Tools objektiv zu vergleichen und architektonische Entscheidungen zu treffen. Dieser Skill synthetisiert Analyseausgaben in Entscheidungsmatrizen mit klaren Empfehlungen und dokumentierten Trade-offs für jeden Framework-Vergleich.

Der Aufbau produktionsreifer ML-Modelle erfordert eine komplexe verteilte Trainingsinfrastruktur. Dieses Skill automatisiert die gesamte Pipeline vom Architekturdesign bis zur Cloud-Bereitstellung mit der Flow Nexus Plattform.

Der Aufbau selbstlernender Agenten erfordert das Tracking von Erfahrungen und die kontinuierliche Verbesserung der Entscheidungsfindung. Dieser Skill bietet ReasoningBank adaptive Learning-Patterns unter Verwendung der leistungsstarken Vektordatenbank AgentDB für 150x schnelleren Pattern-Abruf und Memory-Management.

ML-Training scheitert oft ohne klare Ursachen. Dieser Skill startet einen spezialisierten Agenten, der systematisch Trainings-Logs, Loss-Kurven und Modellcode analysiert, um Grundursachen wie Lernratenprobleme, Mode-Collapse oder Architekturprobleme zu identifizieren.

Verwandeln Sie ML-Forschung in Produktionscode. Erhalten Sie eine fachkundige Implementierung neuronaler Architekturen, Training-Pipelines und Leistungsoptimierungen mit umfassenden Tests und Validierung.

Traditionelle Vektordatenbanken sind langsam und speicherintensiv. AgentDB liefert 150x schnellere semantische Suche mit Sub-Millisekunden-Abfragezeiten und 4-32x Speicherreduzierung durch fortschrittliche Quantisierung. Erstellen Sie RAG-Systeme, semantische Suchmaschinen und intelligente Wissensbasen mit Leichtigkeit.

Vektordatenbanken verbrauchen massiv Speicher und leiden unter langsamen Suchen bei Skalierung. Dieser Skill bietet bewährte Optimierungstechniken einschließlich Quantisierung, HNSW-Indexierung und Caching, um 150x-12.500x Performance-Verbesserungen zu erreichen und gleichzeitig die Speichernutzung um 4-32x zu reduzieren.

KI-Agenten verlieren den Kontext zwischen Sitzungen, was sie für Langzeitaufgaben unwirksam macht. Dieses Skill bietet AgentDB-Integrationsmuster für Sitzungsspeicher, Langzeitspeicher und Pattern-Lernen, damit Agenten Interaktionen speichern und sich mit der Zeit verbessern.

Der Aufbau selbstlernender KI-Agenten erfordert die Implementierung komplexer Reinforcement-Learning-Algorithmen von Grund auf. AgentDB Learning Plugins bietet sofort einsatzbereiten Zugriff auf neun bewährte Algorithmen, einschließlich Decision Transformer und Q-Learning, und ermöglicht es Ihnen, autonome Agenten zu trainieren, die sich durch Erfahrung verbessern.

Erstellen Sie anspruchsvolle Multi-Agenten-KI-Systeme mit Sub-Millisekunden-Datenbanksynchronisation und erweiterten Suchfunktionen. AgentDB Advanced Features ermöglicht verteilte Vektordatenbanken mit benutzerdefinierten Metriken, hybrider Suche und QUIC-Netzwerken für KI-Anwendungen im Produktionsmaßstab.

Die Verfolgung des Nutzerverhaltens ist für Produkteinblicke unerlässlich, aber eine fehlerhafte Implementierung von Analytics kann sensible Nutzerdaten offenlegen. Diese Skill führt Sie durch eine sichere Mixpanel-Implementierung mit integriertem PII-Schutz und Code-Review-Prozessen.

Dieser Skill bietet dokumentierte Befehle für die Supabase CLI. Sie können Supabase-Projekte, Datenbanken, Migrationen, Edge Functions und Storage direkt von Ihrem KI-Assistenten aus verwalten, ohne den Kontext zu wechseln.

Datenbankmigrationen mit Flyway erfordern eine Konvertierung für Online-Schemaänderungen. Dieses Skill transformiert Standard-SQL-Migrationsskripte in das OSC-Format für Bereitstellungen ohne Ausfallzeiten.

Diese Skill bietet Tools zum Erstellen, Bearbeiten und Analysieren von Excel-Tabellen. Sie verarbeitet Formeln, Formatierungen, Datenanalyse und Formelneuberechnung mit LibreOffice. Perfekt für Finanzmodellierung, Datenverarbeitung und Automatisierung von Tabellenkalkulationen.

Die Arbeit mit großen Datensätzen, die den verfügbaren RAM überschreiten, führt zu Speicherfehlern und langsamer Leistung. Vaex verwendet Lazy Evaluation und Memory-Mapping, um Milliarden von Zeilen sofort zu verarbeiten, ohne Daten in den Speicher zu laden.