Créez des applications serverless avec Neon PostgreSQL. Obtenez des modèles de connexion, des workflows de branching et des patterns d'optimisation pour les fonctions edge et les déploiements serverless.

Les agents perdent tout leur état lorsque les sessions se terminent sans mémoire persistante. Cette compétence fournit des modèles architecturaux pour les systèmes de mémoire en couches qui permettent l'apprentissage intersessions, le suivi des entités et les graphes de connaissances temporels pour le raisonnement temporel.

Les systèmes d’agents manquent de mesures fiables de la qualité. Cette skill fournit des frameworks d’évaluation structurés avec des grilles multi-dimensionnelles, la conception de jeux de tests et le monitoring en production pour mesurer systématiquement les performances des agents.

Les agents IA se degradent a mesure que le contexte s'allonge. Cette competence fournit des patterns pour reconnaitre, mesurer et corriger la degradation avant qu'elle n'affecte vos resultats. Utilisez-la pour concevoir des systemes resilients qui gerent de longues conversations de maniere fiable.

Les fichiers Excel avec des formules perdent leurs valeurs calculées lors d'une modification programmée. Cette compétence fournit des outils pour créer, modifier et recalculer des feuilles de calcul Excel tout en préservant l'intégrité des formules et en détectant les erreurs.

Le traitement manuel de grands ensembles de données nécessite beaucoup de tokens et comporte des risques d’erreurs. Cette compétence fournit des modèles réutilisables pour filtrer, mapper, agréger et transformer des données de type tableau dans le code, réduisant l’usage de tokens tout en garantissant des résultats cohérents.

Concevoir des schémas de base de données à partir de zéro ou optimiser des schémas existants est complexe. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour la normalisation, l'indexation, les migrations et l'optimisation des performances sur des bases SQL et NoSQL.

La modélisation financière nécessite des calculs complexes et des tests de scénarios. Cette compétence automatise les évaluations DCF, l'analyse de sensibilité et les simulations Monte Carlo pour des décisions d'investissement précises.

Cette compétence calcule les ratios financiers clés à partir des bilans, comptes de résultat et données de flux de trésorerie. Elle fournit une analyse d'investissement avec des benchmarks sectoriels et des recommandations actionnables.

You need a map API wrapper to search locations and plan routes across China. This skill connects to the Amap Web Service API to find points of interest and calculate driving, walking, cycling, and transit directions with shareable map links.

Les équipes marketing ont besoin de quantifier l'efficacité des campagnes sur plusieurs plateformes. Cette compétence calcule les taux d'engagement, le ROI et les métriques de rentabilité pour fournir des recommandations d'optimisation basées sur les données.

Les prompts génériques produisent des réponses IA incohérentes. Cette compétence fournit des modèles éprouvés et des outils d'optimisation pour des interactions LLM de qualité production. Transformez des requêtes vagues en résultats précis et fiables en utilisant le raisonnement en chaîne, l'apprentissage few-shot et des techniques de prompting structuré.

La construction de pipelines ML nécessite une expertise en déploiement de modèles, surveillance et pratiques MLOps. Cette compétence fournit des outils prêts pour la production pour déployer des modèles ML, intégrer des LLM et construire des systèmes RAG évolutifs avec une fiabilité de niveau entreprise.

Concevoir des tests A/B rigoureux et des expériences avec une analyse de puissance statistique appropriée. Construire des modèles prédictifs prêts pour la production en utilisant des techniques d'ingénierie de caractéristiques éprouvées et des cadres d'apprentissage automatique.

Créez des solutions de vision par ordinateur de qualité entreprise avec détection d'objets, segmentation d'images et analyse vidéo en temps réel. Cette compétence fournit des conseils experts sur PyTorch, OpenCV, YOLO et les transformateurs de vision pour le déploiement en production.

Les images en double gaspillent l’espace de stockage et biaisent les modèles d’apprentissage automatique. Cette compétence utilise des embeddings de deep learning pour identifier et supprimer les doublons exacts et les quasi-doublons d’images dans des ensembles de données FiftyOne. Elle automatise le processus de détection et vous aide à nettoyer les ensembles de données avant l’entraînement.

Comprendre des datasets d'images complexes nécessite de voir comment les échantillons sont liés dans l'espace des embeddings. Cette skill vous guide à travers le calcul des embeddings et l'utilisation d'UMAP ou t-SNE pour créer des visualisations 2D qui révèlent les clusters, les valeurs aberrantes et les distributions de classes dans vos datasets FiftyOne.

Les utilisateurs ont des difficultés à étendre la plateforme de vision par ordinateur FiftyOne avec des fonctionnalités personnalisées. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour créer des opérateurs et des panneaux qui s'intègrent parfaitement à l'application FiftyOne.

Le chargement de fichiers multimédias locaux dans FiftyOne et l'exécution d'inférence de modèles ML nécessitent de comprendre la création d'ensembles de données, l'importation d'étiquettes et l'application de modèles. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour créer des ensembles de données, importer des étiquettes dans des formats standard et appliquer des modèles zoo pour les tâches de détection, classification et segmentation.

L'import de datasets nécessite souvent la détection et la configuration manuelle des formats. Cette compétence détecte automatiquement les types de médias, les formats d'étiquettes et les regroupements de capteurs pour créer des datasets FiftyOne correctement structurés.