Company job postings are spread across different applicant tracking systems. This skill guides Apify lookups and monitoring across eight systems with consistent output fields.

Small labeled datasets and changing categories make text classification difficult to maintain. This skill guides incremental classifier updates and held-out evaluation with the adaptive-classifier library.

Financial questions become harder when balances and transactions are spread across several accounts. BankBridge guides your assistant through read-only account queries and consistent spending analysis.

Financial records can obscure spending patterns when transfers, refunds, and shared purchases are mixed together. This skill reconciles authorized records and creates local interactive charts with transaction details and optional daily allowances.

Les projets RAG de production nécessitent des schémas répétables d'ingestion, de filtrage et de récupération. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des conseils pratiques pour les pipelines Qdrant.

Les Obsidian Bases peuvent contenir des métadonnées utiles sur les projets et les notes, mais les interroger manuellement est lent. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des prompts ciblés pour lister les bases, interroger les vues et lire les schémas via le RPC du plugin local.

Les grands tableaux d’enregistrements sont difficiles à nettoyer, trier et résumer dans les workflows IA. Cette compétence fournit des opérations JavaScript réutilisables pour les transformations courantes et des résumés de traitement compacts.

La valorisation financière nécessite des hypothèses cohérentes, des projections de flux de trésorerie et des tests de risque. Cette compétence fournit des outils réutilisables de DCF et d’analyse de sensibilité pour une analyse structurée des investissements.

Les états financiers peuvent dissimuler des signaux importants concernant la performance, la liquidité, l'endettement et la valorisation. Cette compétence calcule les principaux ratios et explique les résultats à l'aide de références et de tendances.

Les équipes marketing ont souvent du mal à comparer les performances des campagnes sur différentes plateformes. Cette skill calcule l’engagement, le ROI, les benchmarks et les recommandations à partir des données de campagne fournies.

Les projets de science des données échouent souvent lorsque les expériences, les caractéristiques et les modèles manquent d’une structure statistique claire. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des workflows guidés pour l’expérimentation, l’ingénierie des caractéristiques et la revue de modèles.

Les équipes de données en production ont besoin de modèles fiables pour les pipelines, les contrôles qualité et l’orchestration. Cette compétence guide l’architecture, la création de squelettes et les pratiques DataOps pour les stacks de données modernes.

Les équipes de vision par ordinateur ont besoin de recommandations fiables pour les modèles, les jeux de données, l'inférence et le déploiement. Cette compétence aide à planifier et optimiser des pipelines de vision en production avec des contrôles d'ingénierie pratiques.

Les images en double et quasi identiques peuvent fausser la qualité des jeux de données et l'entraînement des modèles. Cette compétence guide Claude, Codex ou Claude Code dans les workflows FiftyOne Brain pour trouver, examiner et supprimer les échantillons redondants.

Les jeux de données d’images peuvent masquer des clusters, des valeurs aberrantes et des problèmes d’étiquettes. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans les visualisations d’embeddings FiftyOne.

Les équipes de vision par ordinateur ont besoin de méthodes reproductibles pour charger des médias, des labels et des prédictions dans FiftyOne. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans la création de jeux de données, la validation des imports et l’inférence de modèles.

Les imports de jeux de données échouent souvent lorsque les médias, les annotations et les dossiers multimodaux utilisent des formats différents. Cette compétence guide l’analyse, la détection, la configuration des packages, l’import, le regroupement et la validation dans FiftyOne.

Les changements de base de données peuvent casser les workflows de recettes lorsque le schéma, les RLS et les hooks en temps réel divergent. Cette compétence guide la conception du schéma Supabase, les migrations, les politiques et le dépannage pour CookMode V2.

Le travail sur les bases de données ralentit lorsque les noms des tables et leurs relations ne sont pas clairs. Cette compétence cartographie les tables d’Empathy Ledger et fournit des modèles de requêtes Supabase pour accélérer la planification.

Les projets SurrealDB ont besoin d’exemples Python fiables pour les requêtes, les graphes, les vecteurs et les mises à jour en direct. Ce skill guide l’utilisation du SDK avec des modèles ciblés pour les applications de données et les systèmes RAG.