La création de contenu vidéo professionnel nécessite généralement des logiciels coûteux et des équipes de production. Cette compétence vous permet de générer des vidéos à partir de prompts textuels ou d'images en utilisant plus de 40 modèles IA via le CLI inference.sh, notamment Google Veo 3.1, Seedance 1.5 Pro et Wan 2.5.

Cette compétence extrait du contenu markdown ou texte propre d'URL spécifiques en utilisant l'API d'extraction de Tavily. Parfait pour la recherche, la récupération de documentation et l'agrégation de contenu sans écrire de code de scraping personnalisé.

Transformez vos données brutes BigQuery en informations métier exploitables grâce à des tableaux de bord interactifs. Cette compétence vous guide pour connecter vos sources de données, optimiser vos requêtes et concevoir des visualisations efficaces qui orientent les décisions.

L'analyse de données nécessite d'extraire des informations des ensembles de données. Cette compétence fournit des techniques Python pandas pour explorer, nettoyer, visualiser et obtenir des statistiques à partir de sources de données CSV, JSON et SQL.

Des performances de base de données médiocres peuvent ralentir les applications jusqu'à les rendre inutilisables. Cette compétence fournit 27 modèles PostgreSQL optimisés couvrant les index, l'optimisation des requêtes, la gestion des connexions, la sécurité et la conception de schéma pour obtenir des améliorations de performances de 10 à 100x.

Posez des questions complexes sur les données blockchain sans écrire manuellement de requêtes GraphQL. Cette compétence se connecte aux endpoints SubQuery et SubGraph pour récupérer des métriques on-chain, des données de protocole et des informations sur les tokens via le langage naturel.

Crawl4AI permet un scraping Web efficace avec la prise en charge de JavaScript, l'extraction basée sur un schéma et des formats de sortie flexibles. Les utilisateurs peuvent extraire des données sans appels LLM pour une automatisation économique ou utiliser l'extraction alimentée par LLM pour un contenu complexe.

Cette compétence permet à Claude de créer, modifier et analyser des feuilles de calcul Excel avec des formules, du formatage et l'analyse de données. Elle résout le problème du travail manuel sur les tableurs en automatisant la création et la modification de fichiers.

Les systèmes de recherche vectorielle struggle souvent avec la latence et la mémoire à grande échelle. Cette skill fournit des patterns de tuning HNSW éprouvés et des stratégies de quantification pour équilibrer le rappel, la vitesse et l'utilisation des ressources.

Implémenter des bases de données vectorielles prêtes pour la production et la recherche sémantique. Cette compétence fournit des conseils experts sur les stratégies d'embedding, l'optimisation des index et l'architecture RAG pour les applications IA modernes.

Automatisez les requêtes de base de données Supabase, l'inspection de schéma, la gestion de projet et l'exécution SQL grâce à l'intégration Rube MCP pour une administration de base de données transparente.

Créer des projections financières complètes sur 3 à 5 ans pour des startups en phase de démarrage. Cette compétence fournit des conseils structurés pour la modélisation des revenus, les structures de coûts, l'analyse des flux de trésorerie et les scénarios de collecte de fonds prêts pour les investisseurs.

Construire des modèles financiers complets sur 3-5 ans avec des projections de revenus, des structures de coûts et des analyses de scénarios pour la planification de startups et la collecte de fonds.

Les fondateurs débutants rencontrent des difficultés avec l'évaluation de la taille du marché et les projections financières qui inspirent confiance aux investisseurs. Cette compétence fournit une analyse basée sur les données utilisant des frameworks éprouvés pour construire des business plans crédibles pour la levée de fonds.

Les requêtes de base de données complexes et les problèmes de performance ralentissent les applications et frustrent les développeurs. Cette compétence offre une optimisation experte du SQL, des techniques de requêtes avancées et des conseils en architecture de base de données pour les systèmes cloud-natifs modernes.

Les requêtes de base de données lentes frustrent les utilisateurs et augmentent les coûts d'infrastructure. Cette compétence fournit des modèles systématiques pour analyser les plans de requête, concevoir des index efficaces et transformer les requêtes SQL lentes en opérations haute performance.

Les tâches Spark lentes gaspillent des ressources et retardent les insights. Cette compétence fournit des patterns éprouvés pour le partitionnement, la mise en cache, l'optimisation des shuffle et le réglage de la mémoire afin d'accélérer vos pipelines de données.

La recherche de similarité vectorielle est essentielle pour les systèmes de recherche sémantique et RAG, mais nécessite une sélection et un réglage minutieux des index. Cette compétence fournit des modèles prêts à l'emploi pour Pinecone, Qdrant, pgvector et Weaviate avec recherche hybride et reranking.

Plusieurs pages qui se font concurrence pour les mêmes mots-clés nuisent à votre classement dans les moteurs de recherche. Cette compétence analyse le chevauchement de contenu et fournit des stratégies concrètes pour résoudre la cannibalisation.

Les moteurs de recherche privilégient le contenu présentant des signaux forts d'Expérience, d'Expertise, d'Autorité et de Confiance. Cette compétence audite votre contenu et fournit des étapes concrètes pour améliorer la crédibilité et le classement dans les résultats de recherche.