데이터베이스 스키마를 처음부터 설계하거나 기존 스키마를 최적화하는 것은 복잡합니다. 이 스킬은 SQL 및 NoSQL 데이터베이스에서 정규화, 인덱싱, 마이그레이션 및 성능 최적화를 위한 검증된 패턴을 제공합니다.

재무 모델링은 복잡한 계산과 시나리오 테스트를 필요로 합니다. 이 스킬은 정확한 투자 의사결정을 위해 DCF 평가, 민감도 분석 및 몬테카를로 시뮬레이션을 자동화합니다.

이 스킬은 대차대조표, 손익계산서 및 현금흐름 데이터에서 주요 재무비율을 계산합니다. 업계 벤치마크와 실행 가능한 권장사항과 함께 투자 분석을 제공합니다.

마케팅 팀은 여러 플랫폼에 걸친 캠페인 효과를 정량화해야 합니다. 이 스킬은 참여율, ROI, 비용 효율성 지표를 계산해 데이터 기반 최적화 권장사항을 제공합니다.

ML 파이프라인 구축에는 모델 배포, 모니터링, MLOps 관행에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이 스킬은 ML 모델 배포, LLM 통합, 엔터프라이즈급 안정성을 갖춘 확장 가능한 RAG 시스템 구축을 위한 프로덕션 준비 도구를 제공합니다.

일반적인 프롬프트는 일관되지 않은 AI 응답을 생성합니다. 이 스킬은 프로덕션급 LLM 상호작용을 위한 검증된 패턴과 최적화 도구를 제공합니다. chain-of-thought, few-shot learning, 그리고 구조화된 프롬프트 기법을 사용해 모호한 요청을 정확하고 신뢰할 수 있는 출력으로 전환합니다.

적절한 통계적 검정력 분석을 통해 엄격한 A/B 테스트와 실험을 설계합니다. 입증된 특성 공학 기법과 머신러닝 프레임워크를 사용해 프로덕션 준비가 된 예측 모델을 구축합니다.

객체 감지, 이미지 분할, 실시간 비디오 분석을 통해 기업급 컴퓨터 비전 솔루션을 생성합니다. 이 기술은 PyTorch, OpenCV, YOLO 및 비전 트랜스포머를 통한 프로덕션 배포에 대한 전문적인 지침을 제공합니다.

중복 이미지는 저장 공간을 낭비하고 머신러닝 모델에 편향을 유발합니다. 이 스킬은 딥러닝 임베딩을 사용해 FiftyOne 데이터셋에서 정확히 중복된 이미지와 유사 중복 이미지를 식별하고 제거합니다. 탐지 과정을 자동화해 학습 전에 데이터셋을 정리할 수 있도록 돕습니다.

복잡한 이미지 데이터셋을 이해하려면 임베딩 공간에서 샘플들이 어떻게 연관되어 있는지 확인해야 합니다. 이 스킬은 임베딩을 계산하고 UMAP 또는 t-SNE를 사용하여 FiftyOne 데이터셋의 클러스터, 이상치, 클래스 분포를 드러내는 2D 시각화를 생성하는 과정을 안내합니다.

사용자들이 FiftyOne 컴퓨터 비전 플랫폼을 커스텀 기능으로 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 스킬은 FiftyOne 앱과 완벽하게 통합되는 오퍼레이터와 패널을 구축하기 위한 단계별 가이드를 제공합니다.

로컬 미디어 파일을 FiftyOne에 로드하고 ML 모델 추론을 실행하려면 데이터셋 생성, 레이블 가져오기, 모델 적용에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 데이터셋 생성, 표준 형식의 레이블 가져오기, 탐지, 분류 및 세그멘테이션 작업을 위한 zoo 모델 적용에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.

데이터셋 가져오기는 종종 수동 형식 감지와 구성이 필요합니다. 이 기술은 미디어 유형, 라벨 형식, 센서 그룹화를 자동으로 감지하여 구조화된 FiftyOne 데이터셋을 생성합니다.

데이터베이스 관리에는 SQL 패턴과 Supabase 기능에 대한 깊은 지식이 필요합니다. 이 스킬은 테이블 생성, 마이그레이션 작성, RLS 정책 구성, 데이터베이스 문제 해결에 대한 전문적인 안내를 제공합니다.

이야기 플랫폼에서 작업하려면 주제, 인용문, AI 인사이트를 추출하기 위한 일관된 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 Supabase 쿼리, 주제 매칭, AI 분석 통합에 바로 사용할 수 있는 패턴을 제공합니다.

SurrealDB로 애플리케이션을 구축하려면 그래프 관계, 벡터 임베딩, 실시간 구독을 포함한 멀티 모델 기능을 이해해야 합니다. 이 스킬은 Python SDK를 사용하여 CRUD 작업, 시맨틱 검색, 그래프 순회 패턴을 구현하기 위한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

LLM으로 데이터 추출 파이프라인을 구축하려면 일관되고 검증된 JSON 출력이 필요합니다. 이 스킬은 Cohere v2 JSON Schema 모드를 사용해 신뢰할 수 있는 엔터티 추출, 분류, 구조화 데이터 파이프라인을 구축하는 전문가 가이드를 제공합니다.

PDF 페이지에서 상세한 텍스트 및 시각적 데이터를 추출합니다. 이 스킬은 폰트 메타데이터, 텍스트 위치, 렌더링된 이미지를 캡처하여 정확한 AI 기반 HTML 생성 워크플로를 가능하게 합니다.

사용자들은 문서 저장소를 AI 모델과 연결해 정확하고 문맥을 이해하는 응답을 얻는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 문서 수집, Qdrant를 사용한 벡터 검색, 전문 지식 베이스를 위한 개인화된 프롬프트 생성까지 포함하는 완전한 RAG 파이프라인을 제공합니다.

수동으로 수행하는 데이터베이스 작업은 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 타입 안전 데이터베이스 쿼리, 스키마 관리 및 마이그레이션을 위해 NeonDB Postgres와 함께 Drizzle ORM을 사용하는 방법에 대한 가이드를 제공합니다.