Projetar esquemas de banco de dados do zero ou otimizar esquemas existentes é complexo. Esta skill oferece padrões comprovados para normalização, indexação, migrações e otimização de performance em bancos de dados SQL e NoSQL.

A modelagem financeira requer cálculos complexos e testes de cenários. Esta habilidade automatiza avaliações de DCF, análise de sensibilidade e simulações de Monte Carlo para decisões de investimento precisas.

Esta skill calcula rácios financeiros essenciais a partir de balanços, demonstrações de resultados e dados de fluxos de caixa. Fornece análise de investimento com benchmarks do setor e recomendações acionáveis.

Equipes de marketing precisam quantificar a eficácia de campanhas em múltiplas plataformas. Esta habilidade calcula taxas de engajamento, ROI e métricas de eficiência de custo para fornecer recomendações de otimização baseadas em dados.

A construção de pipelines de ML requer expertise em implantação de modelos, monitoramento e práticas de MLOps. Esta skill oferece ferramentas prontas para produção para implantação de modelos de ML, integração de LLMs e construção de sistemas RAG escaláveis com confiabilidade de nível empresarial.

Prompts genéricos produzem respostas de IA inconsistentes. Esta skill fornece padrões comprovados e ferramentas de otimização para interações de LLM em produção. Transforme solicitações vagas em resultados precisos e confiáveis usando chain-of-thought, few-shot learning e técnicas de prompting estruturado.

Projete testes A/B e experimentos rigorosos com análise adequada de poder estatístico. Construa modelos preditivos prontos para produção usando técnicas comprovadas de engenharia de features e frameworks de machine learning.

Crie soluções corporativas de visão computacional com detecção de objetos, segmentação de imagens e análise de vídeo em tempo real. Esta habilidade oferece orientação especializada em PyTorch, OpenCV, YOLO e vision transformers para implantação em produção.

Imagens duplicadas desperdiçam espaço de armazenamento e introduzem vieses em modelos de aprendizado de máquina. Esta skill usa embeddings de deep learning para identificar e remover imagens duplicadas exatas e quase duplicadas de conjuntos de dados do FiftyOne. Ela automatiza o processo de detecção e ajuda você a limpar conjuntos de dados antes do treinamento.

Entender datasets de imagens complexos requer ver como as amostras se relacionam no espaço de embedding. Esta skill guia você pelo processo de computar embeddings e usar UMAP ou t-SNE para criar visualizações 2D que revelam clusters, outliers e distribuições de classes nos seus datasets do FiftyOne.

Usuarios tem dificuldade para estender a plataforma de visao computacional FiftyOne com funcionalidades personalizadas. Esta skill fornece orientacao passo a passo para criar operators e panels que se integrem perfeitamente ao FiftyOne App.

Carregar arquivos de mídia locais no FiftyOne e executar inferência de modelos ML requer compreensão da criação de conjuntos de dados, importação de labels e aplicação de modelos. Esta habilidade fornece orientação passo a passo para criar conjuntos de dados, importar labels em formatos padrão e aplicar modelos zoo para tarefas de detecção, classificação e segmentação.

A importação de conjuntos de dados frequentemente requer detecção manual de formato e configuração. Esta skill detecta automaticamente tipos de mídia, formatos de rótulos e agrupamentos de sensores para criar conjuntos de dados FiftyOne estruturados corretamente.

O gerenciamento de banco de dados requer conhecimento profundo de padrões SQL e recursos do Supabase. Esta skill fornece orientação especializada para criar tabelas, escrever migrações, configurar políticas RLS e solucionar problemas de banco de dados com confiança.

Trabalhar com plataformas de narrativas requer padrões consistentes para extrair temas, citações e insights de IA. Esta skill fornece padrões prontos para uso para consultas Supabase, correspondência de temas e integração de análise de IA.

Construir aplicações com SurrealDB requer entender suas capacidades multi-modelo, incluindo relacionamentos de grafos, embeddings vetoriais e assinaturas em tempo real. Esta habilidade fornece orientação abrangente para usar o SDK Python para implementar operações CRUD, busca semântica e padrões de travessia de grafos.

Criar pipelines de extração de dados com LLMs requer saídas JSON consistentes e validadas. Esta skill oferece orientação especializada sobre como usar o modo JSON Schema do Cohere v2 para extração confiável de entidades, classificação e pipelines de dados estruturados.

Extraia dados detalhados de texto e visuais de páginas PDF. Esta skill captura metadados de fontes, posições de texto e imagens renderizadas para permitir fluxos de trabalho de geração de HTML orientados por IA com alta precisão.

Os utilizadores têm dificuldades em conectar repositórios de documentos com modelos de IA para respostas precisas e com contexto. Esta skill oferece um pipeline RAG completo, incluindo ingestão de documentos, busca vetorial com Qdrant, e geração de prompts personalizados para bases de conhecimento especializadas.

Operações de banco de dados são complexas e propensas a erros quando feitas manualmente. Esta habilidade fornece orientações sobre como usar Drizzle ORM com NeonDB Postgres para consultas de banco de dados type-safe, gerenciamento de esquema e migrações.