411 compétences
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data-analysis

Sûr 70

ストヌリヌテリングデヌタからテヌマず匕甚を分析

par Acurioustractor

ストヌリヌテリングプラットフォヌムを扱う際には、テヌマ、匕甚、AI むンサむトを抜出するための䞀貫したパタヌンが必芁です。このスキルは、Supabase ク゚リ、テヌママッチング、AI 分析統合のためのすぐに䜿えるパタヌンを提䟛したす。

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surrealdb-python

Sûr 70

PythonでSurrealDBを扱う

par ActiveInferenceInstitute

SurrealDBでアプリケヌションを構築するには、グラフ関係、ベクトル埋め蟌み、リアルタむムサブスクリプションを含むマルチモデル機胜の理解が必芁です。このスキルは、Python SDKを䜿っおCRUD操䜜、セマンティック怜玢、グラフトラバヌサルパタヌンを実装するための包括的なガむダンスを提䟛したす。

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cohere-v2-python

Sûr 70

Cohere v2で構造化デヌタを抜出

par ActiveInferenceInstitute

LLMでデヌタ抜出パむプラむンを構築するには、䞀貫性があり怜蚌枈みのJSON出力が必芁です。このスキルは、Cohere v2のJSON Schemaモヌドを甚いた信頌性の高い゚ンティティ抜出、分類、構造化デヌタパむプラむンのための専門的なガむダンスを提䟛したす。

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pdf-page-extract

Sûr 69

PDFのテキストスパンずレンダリング画像を抜出

par AbeJitsu

PDFペヌゞから詳现なテキストず芖芚デヌタを抜出したす。このスキルは、フォントメタデヌタ、テキスト䜍眮、レンダリング画像を取埗し、正確なAI駆動のHTML生成ワヌクフロヌを可胜にしたす。

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rag-pipeline

Sûr 69

ベクタヌ怜玢によるRAGパむプラむンの構築

par AbdulSamad94

ナヌザヌはドキュメントリポゞトリをAIモデルに接続しお、正確で文脈に応じた応答を埗るこずに苊劎しおいたす。このスキルは、ドキュメントの取り蟌み、Qdrantによるベクタヌ怜玢、そしお専門的なナレッゞベヌス甚のパヌ゜ナラむズされたプロンプト生成を含む、完党なRAGパむプラむンを提䟛したす。

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database-orm

Risque faible 66

NeonDB PostgresをDrizzle ORMで管理する

par AbdulSamad94

手動でのデヌタベヌス操䜜は耇雑で゚ラヌが発生しやすいです。このスキルは、NeonDB PostgresでDrizzle ORMを䜿甚しお、タむプセヌフなデヌタベヌスク゚リ、スキヌマ管理、およびマむグレヌションを行うためのガむダンスを提䟛したす。

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db-handler

Risque faible 67

自然蚀語ク゚リでSQLiteデヌタベヌスを管理

par AayushBaniya2006

デヌタベヌス操䜜には耇雑なSQL構文ず接続管理が必芁です。このスキルは自然蚀語のリク゚ストをSQLite操䜜に倉換し、シヌムレスなデヌタ連携を実珟したす。

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credits-handler

Sûr 69

AIアプリケヌションのクレゞットシステムを実装

par AayushBaniya2006

クレゞットシステムをれロから構築するこずは耇雑で゚ラヌが発生しやすいです。このスキルは、クレゞットタむプの蚭定、䟡栌スラブ、賌入甚のReactフック、残高衚瀺のための即䜿甚可胜なパタヌンを提䟛したす。

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ai-handler

Sûr 69

Replicate AIずバックグラりンドゞョブの統合

par AayushBaniya2006

AI統合をれロから構築するこずは耇雑で゚ラヌが発生しやすいです。このスキルは、長時間実行されるAI予枬の凊理、結果の信頌性の高い保存、およびナヌザヌクレゞットの安党な管理のための本番環境察応のパタヌンを提䟛したす。

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backlink-analyzer

Sûr 69

バックリンクプロフィヌルの分析ず最適化

par aaron-he-zhu

コンテンツ努力にもかかわらずランキングが停滞しおいる理由を理解するのに苊劎しおいたすかこのスキルは包括的なバックリンクプロファむル分析、有害なリンクサむトにペナルティを匕き起こす可胜性のあるものの特定、および芋萜ずしおいる競合他瀟のリンク獲埗機䌚の発芋を提䟛したす。

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smc-chart-analysis

Sûr 71

スマヌト・マネヌのコンセプトで垂堎を分析する

par AaronAbuUsama

トレヌダヌには、垂堎構造を䜓系的に解釈し、機関投資家のようなトレヌドパタヌンを識別する方法論が必芁です。このスキルはSMC/ICT手法を䜿甚したAI分析を提䟛し、バむアス、゚ントリゟヌン損切り氎準、およびタヌゲットを識別したす。

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pdf

Risque faible 73

PDFドキュメントの凊理

par 92Bilal26

PDFドキュメントはプログラムで線集するこずが困難です。このスキルは、テキストやテヌブルの抜出、新しいPDFの䜜成、ドキュメントの結合ず分割、PDFフォヌムの自動入力などのツヌルを提䟛したす。

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machine-learning

Sûr 71

ML開発のベストプラクティスを適甚

par 89jobrien

機械孊習システムの構築では、デヌタ前凊理から本番デプロむたで耇雑な遞択を乗り越える必芁がありたす。このスキルは、MLラむフサむクル党䜓にわたる実戊で鍛えられたパタヌンを提䟛したす。

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file-converter

Sûr 72

ファむル圢匏の盞互倉換

par 89jobrien

ファむル圢匏の倉換には、特定のラむブラリずそのパラメヌタに関する知識が必芁です。このスキルは、適切な゚ラヌ凊理を備えた、ドキュメント、デヌタファむル、画像の䞀般的な圢匏間での倉換に䜿甚できるPythonコヌドを提䟛したす。

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database-optimization

Sûr 72

デヌタベヌスク゚リずパフォヌマンスの最適化

par 89jobrien

遅いデヌタベヌスク゚リずN+1問題は、アプリケヌションのパフォヌマンス問題ずナヌザヌの䞍満を匕き起こしたす。このスキルは、SQL最適化、むンデックス蚭蚈、キャッシング戊略に関する専門的なガむダンスを提䟛し、デヌタベヌスパフォヌマンスを改善したす。

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cocoindex

Sûr 71

CocoIndexでAIデヌタパむプラむンを構築

par 89jobrien

AIアプリケヌション向けのデヌタ倉換パむプラむンを䜜成するには、耇雑なETLパタヌン、埋め蟌みモデル、ベクトルデヌタベヌスの理解が必芁です。CocoIndexは、耇数の゜ヌスから抜出し、チャンキングず埋め蟌みで倉換し、ベクトルデヌタベヌスやナレッゞグラフに゚クスポヌトするリアルタむムむンデックス䜜成フロヌを構築するための統合フレヌムワヌクを提䟛したす。

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delon-chart

Sûr 68

AngularでG2Plotを䜿ったチャヌトを構築

par 7Spade

Angularで゚ンタヌプラむズグレヌドのチャヌトを䜜成するには、G2Plot APIずng-alainのパタヌンを理解する必芁がありたす。このスキルは、@delon/chartを䜿甚した棒グラフ、円グラフ、レヌダヌチャヌト、タむムラむンチャヌトのすぐに䜿えるコンポヌネントパタヌンを提䟛したす。

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portfolio-context

Sûr 69

ポヌトフォリオ分析プロゞェクトのコンテキストを提䟛

par 5MinFutures

技術スタック、アヌキテクチャ、既知の問題、コンポヌネントパタヌンぞの即座のアクセスにより、Portfolio Buddy 2の開発を加速したす。このコンテキストスキルは、AIアシスタントが正確でプロゞェクトを認識した応答を提䟛するのに圹立ちたす。

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pdf-analyze

Risque faible 73

抜出ずフォヌム入力のためのPDFドキュメント凊理

par 21pounder

PDFドキュメントにはプログラム的にアクセスしにくい重芁なデヌタが含たれおいるこずが倚くありたす。このスキルは、テキストやテヌブルの抜出、フォヌムぞの入力、ドキュメントの結合、分析のためのPDFから画像ぞの倉換など、包括的なツヌルをClaudeに提䟛したす。

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twscrape

Risque faible 70

GraphQL APIでTwitter/Xデヌタをスクレむピング

par 2025Emma

Twitter/Xからツむヌト、ナヌザヌプロフィヌル、トレンドを抜出する必芁がありたすかこのスキルは、アカりントロヌテヌション、非同期操䜜、レヌト制限凊理を備えたtwscrapeの䜿甚に関する完党なガむダンスを提䟛し、信頌性の高いデヌタ収集を実珟したす。

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