カスタムのブラウザチャートでは、データが表示される前に多くの D3 に関する判断が必要になることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code 向けに、チャートのガイダンス、テンプレート、ヘルパー、例を提供します。

Browser restrictions and cross-domain funnels cause advertising platforms to miss purchases. This skill designs a durable capture, reporting, deduplication, and verification workflow.

本番環境のRAGプロジェクトには、再現性のある取り込み、フィルタリング、検索パターンが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeにQdrantパイプラインの実践的なガイダンスを提供します。

Obsidian Bases には有用なプロジェクトやノートのメタデータを保持できますが、手動でクエリするのは時間がかかります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、ローカルプラグイン RPC を通じた bases の一覧表示、views のクエリ、schemas の読み取りに特化したプロンプトを提供します。

大規模なレコード配列は、AI ワークフロー内でクリーンアップ、並べ替え、要約するのが困難です。このスキルは、一般的な変換のための再利用可能な JavaScript 操作と、簡潔な処理サマリーを提供します。

財務価値評価には、一貫した前提条件、キャッシュフロー予測、リスク検証が必要です。このスキルは、体系的な投資分析に利用できる再利用可能なDCFおよび感応度分析ツールを提供します。

財務諸表には、業績、流動性、レバレッジ、バリュエーションに関する重要なシグナルが隠れていることがあります。このスキルは主要な財務比率を計算し、ベンチマークや傾向を用いて結果を説明します。

マーケティングチームは、プラットフォーム間でキャンペーンのパフォーマンスを比較するのに苦労することがよくあります。このスキルは、提供されたキャンペーンデータからエンゲージメント、ROI、ベンチマーク、推奨事項を算出します。

データサイエンスプロジェクトは、実験、特徴量、モデルに明確な統計的構造がない場合に失敗しがちです。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、実験、特徴量エンジニアリング、モデルレビューのためのガイド付きワークフローを提供します。

本番環境のデータチームには、パイプライン、品質チェック、オーケストレーションのための信頼性の高いパターンが必要です。このスキルは、モダンなデータスタックにおけるアーキテクチャ、スキャフォールディング、DataOpsプラクティスをガイドします。

コンピュータビジョンチームには、モデル、データセット、推論、デプロイに関する信頼できる指針が必要です。このスキルは、実践的なエンジニアリングチェックを通じて、本番環境のビジョンパイプラインの計画と最適化を支援します。

重複画像や近似重複画像は、データセットの品質やモデル学習を歪める可能性があります。このスキルは、Claude、Codex、または Claude Code が FiftyOne Brain のワークフローを通じて、冗長なサンプルを見つけ、確認し、削除する手順をガイドします。

画像データセットには、クラスター、外れ値、ラベルの問題が隠れていることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が FiftyOne の埋め込み可視化を扱うための手順を案内します。

コンピュータビジョンチームには、メディア、ラベル、予測を FiftyOne に読み込むための再現可能な方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、データセット作成、インポート検証、モデル推論の手順を案内します。

メディア、アノテーション、マルチモーダルフォルダーが異なる形式を使用している場合、データセットのインポートは失敗しがちです。このスキルは、FiftyOneでのスキャン、検出、パッケージ設定、インポート、グループ化、検証をガイドします。

CookMode のデータベース変更には、一貫したスキーマ、マイグレーション、RLS、クエリのガイダンスが必要です。このスキルは、安全な更新とトラブルシューティングのための Supabase に特化したパターンを提供します。

テーブル名やリレーションシップが不明確だと、データベース作業に時間がかかります。このスキルはEmpathy Ledgerのテーブル構成を整理し、計画を迅速化するためのSupabaseクエリパターンを提供します。

SurrealDBプロジェクトには、クエリ、グラフ、ベクトル、ライブ更新のための信頼できるPythonサンプルが必要です。このスキルは、データアプリとRAGシステム向けの焦点を絞ったパターンでSDKの使用方法を案内します。

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。

Dynamic websites make reliable data extraction difficult. This skill discovers selectors, handles common loading patterns, and produces reusable Playwright scripts with structured output.