Diseñar esquemas de base de datos desde cero o optimizar los existentes es complejo. Esta habilidad proporciona patrones probados para normalización, indexación, migraciones y optimización del rendimiento en bases de datos SQL y NoSQL.

El modelado financiero requiere cálculos complejos y pruebas de escenarios. Esta habilidad automatiza valoraciones DCF, análisis de sensibilidad y simulaciones de Monte Carlo para decisiones de inversión precisas.

Esta skill calcula ratios financieros clave de balances, estados de resultados y flujos de caja. Proporciona análisis de inversión con benchmarks sectoriales y recomendaciones accionables.

Los equipos de marketing necesitan cuantificar la efectividad de las campañas en múltiples plataformas. Esta habilidad calcula tasas de engagement, ROI y métricas de eficiencia de costos para proporcionar recomendaciones de optimización basadas en datos.

Construir pipelines de ML requiere experiencia en despliegue de modelos, monitoreo y prácticas de MLOps. Esta habilidad ofrece herramientas listas para producción para desplegar modelos de ML, integrar LLMs y construir sistemas RAG escalables con confiabilidad de nivel empresarial.

Los prompts genéricos producen respuestas de IA inconsistentes. Esta skill proporciona patrones probados y herramientas de optimización para interacciones de LLM de nivel producción. Transforma solicitudes vagas en resultados precisos y confiables utilizando técnicas de razonamiento paso a paso, aprendizaje few-shot y prompting estructurado.

Diseñar pruebas A/B rigurosas y experimentos con análisis de poder estadístico adecuado. Construir modelos predictivos listos para producción utilizando técnicas probadas de ingeniería de características y marcos de aprendizaje automático.

Crea soluciones de visión artificial de nivel empresarial con detección de objetos, segmentación de imágenes y análisis de video en tiempo real. Esta habilidad proporciona orientación experta sobre PyTorch, OpenCV, YOLO y transformadores de visión para despliegue en producción.

Las imágenes duplicadas desperdician espacio de almacenamiento y sesgan los modelos de aprendizaje automático. Esta habilidad utiliza embeddings de aprendizaje profundo para identificar y eliminar duplicados exactos e imágenes casi duplicadas de conjuntos de datos de FiftyOne. Automatiza el proceso de detección y te ayuda a limpiar conjuntos de datos antes del entrenamiento.

Comprender conjuntos de datos de imágenes complejos requiere ver cómo se relacionan las muestras en el espacio de embeedding. Esta skill te guía a través del cálculo de embeeddings y el uso de UMAP o t-SNE para crear visualizaciones 2D que revelan grupos, valores atípicos y distribuciones de clases en tus datasets de FiftyOne.

Los usuarios tienen dificultades para extender la plataforma de visión por computadora FiftyOne con funcionalidad personalizada. Esta habilidad proporciona orientación paso a paso para construir operadores y paneles que se integran perfectamente con la aplicación FiftyOne.

Cargar archivos multimedia locales en FiftyOne y ejecutar inferencia de modelos ML requiere entender la creación de conjuntos de datos, importación de etiquetas y aplicación de modelos. Esta habilidad proporciona orientación paso a paso para crear conjuntos de datos, importar etiquetas en formatos estándar y aplicar modelos zoo para tareas de detección, clasificación y segmentación.

La importación de conjuntos de datos a menudo requiere detección manual de formato y configuración. Esta habilidad detecta automáticamente tipos de medios, formatos de etiquetas y agrupaciones de sensores para crear conjuntos de datos FiftyOne estructurados correctamente.

La gestión de bases de datos requiere conocimiento profundo de patrones SQL y características de Supabase. Esta habilidad proporciona orientación experta para crear tablas, escribir migraciones, configurar políticas RLS y solucionar problemas de base de datos con confianza.

Trabajar con plataformas de storytelling requiere patrones coherentes para extraer temas, citas e insights de IA. Esta skill proporciona patrones listos para usar para consultas de Supabase, coincidencia de temas e integración de análisis con IA.

La construcción de aplicaciones con SurrealDB requiere comprender sus capacidades multimodelo, incluyendo relaciones grafos, incrustaciones vectoriales y suscripciones en tiempo real. Esta habilidad proporciona orientación integral para usar el SDK de Python e implementar operaciones CRUD, búsqueda semántica y patrones de recorrido de grafos.

Construir pipelines de extracción de datos con LLMs requiere salidas JSON consistentes y validadas. Esta habilidad proporciona orientación experta sobre el uso del modo JSON Schema de Cohere v2 para extracción confiable de entidades, clasificación y pipelines de datos estructurados.

Extrae datos detallados de texto y visual de páginas PDF. Esta skill captura metadatos de fuentes, posiciones de texto e imágenes renderizadas para permitir flujos de trabajo de generación HTML impulsados por IA.

Los usuarios tienen dificultades para conectar repositorios de documentos con modelos de IA para obtener respuestas precisas y con conocimiento de contexto. Esta habilidad proporciona un pipeline RAG completo que incluye ingesta de documentos, búsqueda vectorial con Qdrant y generación de prompts personalizados para bases de conocimiento especializadas.

Las operaciones de base de datos son complejas y propensas a errores cuando se realizan manualmente. Esta habilidad proporciona orientación sobre el uso de Drizzle ORM con NeonDB Postgres para consultas de base de datos con seguridad de tipos, gestión de esquemas y migraciones.