Marimo — это реактивная среда Python-ноутбуков, гарантирующая согласованное состояние между кодом и выводом. Этот навык предоставляет экспертные рекомендации по созданию интерактивных приложений для работы с данными и воспроизводимых ноутбуков, которые работают как скрипты и разворачиваются как веб-приложения.

Избегайте ошибок с плавающей точкой в финансовых и научных вычислениях. Этот навык вычисляет математические выражения с произвольной точностью, используя big.js для получения точных десятичных результатов.

Команды по росту испытывают трудности с согласованием метрик и проведением дисциплинированных экспериментов. Этот навык предоставляет проверенные фреймворки для циклов роста, PLG и экспериментирования, которые обеспечивают измеримое влияние при уважении к приватности пользователей.

Изменения схемы базы данных подвержены ошибкам и могут сломать production. Этот навык предоставляет проверенные паттерны для создания идемпотентных миграций Supabase с изоляцией рабочих пространств и политиками Row Level Security.

Несогласованная информация о бизнесе в различных справочниках снижает позиции в локальном SEO и вводит клиентов в заблуждение. Этот навык обеспечивает идеальную синхронизацию ваших данных NAP в Google Business Profile, Apple Maps, Facebook и более чем 30 справочниках с помощью автоматизированных проверок и генерации разметки schema.

Веб-скрейпинг сложен и отнимает много времени. Crawl4AI предоставляет 6 интеллектуальных режимов для извлечения контента, скриншотов и PDF с любого веб-сайта с функциями защиты от обнаружения.

Alembic генерирует миграции без учета влияния на производительность PostgreSQL. Этот навык предлагает шаблоны для проверки миграций базы данных и написания эффективных запросов, которые избегают типичных проблем производительности.

Построение начальных молекулярных структур для симуляций требует точных пространственных ограничений. Packmol автоматизирует размещение молекул с предотвращением перекрытий, поддерживая боксы, сферы, цилиндры и плоскости для различных потребностей симуляций.

Агенты теряют все знания при завершении сессий. Этот навык предоставляет паттерны для многоуровневых архитектур памяти, которые сохраняют знания о сущностях, отслеживают связи и обеспечивают временные запросы между сессиями.

Создание надежных систем оценки LLM является сложной задачей из-за систематических предвзятостей. Этот навык предоставляет готовые к использованию паттерны для прямой оценки, попарного сравнения и смягчения предвзятости для создания надежных конвейеров автоматической оценки.

Работа с файлами Excel требует знания формул, форматирования и анализа данных. Этот навык предоставляет полное руководство по созданию электронных таблиц, выполнению расчётов и анализу данных в соответствии с профессиональными стандартами.

Обработка PDF-документов вручную занимает слишком много времени. Этот набор инструментов предоставляет комплексные операции с PDF, включая извлечение текста, обнаружение таблиц, заполнение форм и создание документов с использованием Python и инструментов командной строки.

Создавайте оригинальные музыкальные композиции и конвертируйте MIDI-файлы в аудиофайлы формата MP3 или WAV. Использует библиотеку music21 для интеллектуального сочинения и поддерживает создание оркестровой и электронной музыки с реалистичными звуками инструментов.

Пользователям необходима экспертная помощь для понимания архитектуры базы данных Logseq Datascript для эффективного управления графом знаний. Этот навык предоставляет авторитетные знания о проектировании схем, типах свойств, иерархиях классов и связях между сущностями.

Пользователям необходимо извлекать данные из своих баз знаний Logseq и выполнять запросы к ним. Этот навык предоставляет унифицированную клиентскую библиотеку Python для получения страниц, блоков, свойств и выполнения расширенных Datalog-запросов к локальным графам Logseq через HTTP API или CLI.

Пользователям Logseq необходимо четкое руководство при переходе с файлов Markdown на формат Database. Этот навык предоставляет пошаговое планирование миграции, стратегии резервного копирования, устранение распространенных проблем и примеры Datalog-запросов для проверки.

Анализ EDN шаблонов вручную занимает много времени. Навык edn-analyzer обеспечивает автоматизированный анализ структуры, проверку качества и возможности сравнения для шаблонов графов базы данных Logseq. Он выявляет потерянные элементы, проверяет структуру и генерирует практические отчеты.

Пользователям необходимо интегрировать Claude со своими базами знаний Logseq для запросов и записи данных. Этот навык обеспечивает автоматическое управление подключением через HTTP API, CLI и MCP Server с встроенной поддержкой устранения неполадок.

Построение филогенетических деревьев из нескольких геномных сборок требует сложных рабочих процессов с множеством инструментов. Этот навык генерирует готовые к выполнению сценарии с поддержкой планировщиков для полного рабочего процесса филогеномики на основе BUSCO.

Филогенетический биоогеографический анализ помогает исследователям понять, как географические ареалы видов эволюционировали с течением времени. Этот навык автоматизирует полный рабочий процесс BioGeoBEARS от проверки входных данных до публикационных визуализаций ancestral range.