Besoin de construire des modèles financiers ou d'analyser des données de feuilles de calcul ? Cette compétence crée des fichiers Excel avec des formules, de la mise en forme et l'analyse des données. Elle recalcule automatiquement les formules pour garantir la précision.

Les modèles ML échouent souvent en production en raison de fuites de données, d'évaluation incorrecte et d'erreurs d'entraînement. Cette compétence détecte plus de 30 anti-patterns critiques et aide à prévenir les résultats invalides en analysant votre code et vos divisions de données avant l'entraînement.

Les modifications manuelles de bases de données cassent la collaboration en équipe et risquent de perdre des données. Cette compétence fournit des conseils structurés pour des migrations de schéma sécurisées utilisant Prisma et Drizzle avec support du rollback et intégration CI/CD.

Créez des visualisations de données personnalisées et interactives sans dépendre de bibliothèques de graphiques prédéfinies. Cette compétence vous guide dans la création de graphiques, diagrammes et cartes géographiques réactifs en utilisant D3.js pour une flexibilité et un contrôle maximaux.

Comprendre les modèles de modélisation des données est essentiel pour construire des frameworks d'agents IA maintenables. Cette compétence fournit une analyse structurée des stratégies de typage, des modèles de mutation et des approches de sérialisation pour prendre des décisions architecturales éclairées.

Les équipes techniques ont besoin de cadres structurés pour comparer plusieurs outils de manière objective lors de prises de décisions architecturales. Cette compétence synthétise les analyses en matrices de décision avec des recommandations claires et des compromis documentés pour toute comparaison de framework.

Construire des modèles ML prêts pour la production nécessite une infrastructure d'entraînement distribué complexe. Cette compétence automatise l'ensemble du pipeline, de la conception de l'architecture au déploiement cloud via la plateforme Flow Nexus.

La création d'agents auto-apprenants nécessite de suivre les expériences et d'améliorer la prise de décision au fil du temps. Cette compétence fournit des modèles d'apprentissage adaptatif ReasoningBank utilisant la base de données vectorielle haute performance d'AgentDB pour une récupération de modèles et une gestion de la mémoire 150 fois plus rapides.

L'entraînement ML échoue souvent avec des causes peu claires. Cette compétence génère un agent spécialiste qui analyse systématiquement les journaux d'entraînement, les courbes de perte et le code du modèle pour identifier les causes profondes comme les problèmes de taux d'apprentissage, l'effondrement de mode ou les problèmes d'architecture.

Transformez la recherche ML en code de production. Obtenez une implémentation experte d'architectures neuronales, de pipelines d'entraînement et d'optimisations de performance avec des tests et une validation complets.

Les bases de données vectorielles traditionnelles sont lentes et gourmandes en mémoire. AgentDB offre une recherche sémantique 150x plus rapide avec des temps de requête inférieurs à la milliseconde et une réduction de mémoire de 4 à 32x grâce à une quantification avancée. Créez facilement des systèmes RAG, des moteurs de recherche sémantique et des bases de connaissances intelligentes.

Les bases de données vectorielles consomment énormément de mémoire et souffrent de recherches lentes à grande échelle. Cette compétence fournit des techniques d'optimisation éprouvées incluant la quantification, l'indexation HNSW et la mise en cache pour obtenir des améliorations de performances de 150x à 12 500x tout en réduisant l'utilisation de la mémoire de 4x à 32x.

Les agents IA perdent le contexte entre les sessions, ce qui les rend inefficaces pour les tâches à long terme. Cette compétence fournit des modèles d'intégration AgentDB pour la mémoire de session, le stockage à long terme et l'apprentissage de modèles afin que les agents se souviennent des interactions et s'améliorent au fil du temps.

La création d'agents IA auto-apprenants nécessite la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage par renforcement complexes à partir de zéro. AgentDB Learning Plugins offre un accès prêt à l'emploi à neuf algorithmes éprouvés, notamment Decision Transformer et Q-Learning, vous permettant de former des agents autonomes qui s'améliorent grâce à l'expérience.

Construisez des systèmes IA multi-agents sophistiqués avec une synchronisation de base de données submilliseconde et des capacités de recherche avancées. AgentDB Advanced Features permet des bases de données vectorielles distribuées avec des métriques personnalisées, une recherche hybride et le réseau QUIC pour des applications IA à l'échelle de production.

Le suivi du comportement des utilisateurs est essentiel pour obtenir des informations sur les produits, mais une implémentation incorrecte de l'analytique peut exposer des données utilisateur sensibles. Cette compétence vous guide à travers une implémentation Mixpanel sécurisée avec protection intégrée des données personnelles et processus de révision de code.

Cette compétence fournit des commandes documentées pour le CLI Supabase. Vous pouvez gérer les projets Supabase, les bases de données, les migrations, les Edge Functions et le stockage directement depuis votre assistant IA sans changer de contexte.

Les migrations de bases de données utilisant Flyway nécessitent une conversion pour les changements de schéma en ligne. Cette compétence transforme les scripts de migration SQL standard au format OSC pour les déploiements sans interruption.

Cette compétence fournit des outils pour créer, modifier et analyser des feuilles de calcul Excel. Elle gère les formules, le formatage, l'analyse de données et le recalcul de formules en utilisant LibreOffice. Parfait pour la modélisation financière, le traitement de données et l'automatisation de feuilles de calcul.

Travailler avec de grands ensembles de données qui dépassent la RAM provoque des erreurs de mémoire et des performances lentes. Vaex utilise l'évaluation paresseuse et le mappage mémoire pour traiter instantanément des milliards de lignes sans charger les données en mémoire.