surrealdb-python

Python テストは、脆くなったり、遅くなったり、不完全になったりしがちです。このスキルは、pytest の構成、fixtures、mocks、async tests、coverage、CI セットアップをガイドします。

Python パッケージングには、正確なメタデータ、ビルドツール、リリース手順が必要です。この skill は Claude、Codex、Claude Code に対して、パッケージレイアウト、ビルド、公開をガイドします。

遅い Python コードは、明確な測定なしに改善するのは困難です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、プロファイリング、ベンチマーク、対象を絞った最適化パターンを案内します。

非同期 Python コードは、タスク、タイムアウト、ブロッキング呼び出しの扱いを誤ると失敗することがあります。このスキルは、信頼性の高い並行アプリケーションのための実践的な asyncio パターンを提供します。

非構造化テキストをアプリやデータベースに投入する前には、多くの場合、信頼できるフィールドが必要です。このスキルは、Python開発者がCohere v2の構造化出力とJSON Schema抽出を扱えるようにガイドします。

Pythonの依存関係管理は、ツール間で遅くなったり一貫性がなくなったりすることがあります。このスキルは、プロジェクト、仮想環境、ロックファイル、CI、移行に関するuvワークフローを示します。

チームには、RAG やナレッジベース向けに関連性の高いドキュメント検索が必要です。このスキルは、AgentDB のセットアップ、埋め込みの保存、インデックス作成、API 検索、関連性チューニングをガイドします。

RAGプロジェクトは、検索品質が弱い、または測定されていないために失敗することがよくあります。このスキルは、チャンク分割、埋め込み、ベクトル検索、ハイブリッド検索、再ランキング、評価の選択をガイドします。

チームは、検索システム向けの埋め込みモデル、チャンクサイズ、評価方法の選択に悩むことがよくあります。このスキルは、セマンティック検索とRAGアプリケーションのための実践的なテンプレートと意思決定の指針を提供します。

Matplotlib は、複雑な科学プロットで一貫して使うのが難しい場合があります。このスキルは、より明確な図を作るための実践的な例、スタイリング指針、ヘルパースクリプトを提供します。

複雑な待ち行列や共有リソースは、導入前の評価が困難です。このスキルは、SimPyモデルの作成、監視、同期、結果分析を支援します。

本番環境向けMLシステムでは、一貫して設計、デプロイ、監視を行うことが困難です。このスキルは、MLOps、LLM統合、RAGアーキテクチャ、ローカルワークフローのスキャフォールドを支援します。