Создание профессионального видеоконтента обычно требует дорогостоящего программного обеспечения и производственных команд. Этот навык позволяет генерировать видео из текстовых запросов или изображений с помощью 40+ AI-моделей через CLI inference.sh, включая Google Veo 3.1, Seedance 1.5 Pro и Wan 2.5.

Этот навык извлекает чистый контент в формате markdown или текст из определенных URL-адресов с помощью API извлечения Tavily. Идеально подходит для исследований, получения документации и агрегации контента без написания пользовательского кода для скрапинга.

Превращайте необработанные данные BigQuery в полезные бизнес-инсайты с помощью интерактивных дашбордов. Этот навык проведёт вас через подключение источников данных, оптимизацию запросов и проектирование эффективных визуализаций для принятия решений.

Анализ данных требует извлечения информации из наборов данных. Этот навык предоставляет техники Python pandas для исследования, очистки, визуализации и получения статистических выводов из источников данных CSV, JSON и SQL.

Плохая производительность базы данных может замедлить приложения до черепашьей скорости. Этот навык предоставляет 27 оптимизированных паттернов PostgreSQL, охватывающих индексы, оптимизацию запросов, управление соединениями, безопасность и проектирование схемы для достижения 10-100-кратного улучшения производительности.

Задавайте сложные вопросы о данных блокчейна без ручного написания GraphQL-запросов. Этот навык подключается к эндпоинтам SubQuery и SubGraph для получения ончейн-метрик, данных протокола и информации о токенах через естественный язык.

Crawl4AI обеспечивает эффективный веб-парсинг с поддержкой JavaScript, извлечением на основе схем и гибкими форматами вывода. Пользователи могут извлекать данные без вызовов LLM для экономичной автоматизации или использовать извлечение с помощью LLM для сложного контента.

Этот навык позволяет Claude создавать, редактировать и анализировать электронные таблицы Excel с формулами, форматированием и анализом данных. Он решает проблему ручной работы с таблицами, автоматизируя задачи создания и изменения файлов.

Системы векторного поиска часто испытывают трудности с задержкой и памятью при масштабировании. Этот навык предоставляет проверенные паттерны настройки HNSW и стратегии квантования для баланса между полнотой, скоростью и использованием ресурсов.

Реализация готовых к производству векторных баз данных и семантического поиска. Этот навык предоставляет экспертные рекомендации по стратегиям эмбеддингов, оптимизации индексов и архитектуре RAG для современных приложений искусственного интеллекта.

Автоматизируйте запросы к базе данных Supabase, проверку схемы, управление проектами и выполнение SQL через интеграцию с Rube MCP для беспроблемного администрирования базы данных.

Создание комплексных финансовых прогнозов на 3-5 лет для стартапов на ранних стадиях. Этот навык предоставляет структурированное руководство по моделированию выручки, структуре затрат, анализу денежных потоков и сценариям привлечения инвестиций, готовым для презентации инвесторам.

Построение комплексных финансовых моделей на 3-5 лет с прогнозами выручки, структурой затрат и сценарным анализом для планирования стартапа и привлечения инвестиций.

Начинающие основатели сталкиваются с трудностями при определении размера рынка и финансовом прогнозировании, которым доверяют инвесторы. Этот навык предоставляет анализ на основе данных с использованием проверенных методологий для создания убедительных бизнес-кейсов для привлечения финансирования.

Сложные запросы к базам данных и проблемы производительности замедляют работу приложений и вызывают разочарование у разработчиков. Этот навык предоставляет экспертную оптимизацию SQL, продвинутые техники работы с запросами и рекомендации по архитектуре баз данных для современных облачных нативных систем.

Медленные запросы к базе данных раздражают пользователей и увеличивают затраты на инфраструктуру. Этот навык предоставляет систематические паттерны для анализа планов запросов, проектирования эффективных индексов и преобразования медленных SQL в высокопроизводительные операции.

Медленные задачи Spark впустую тратят ресурсы и задерживают получение аналитики. Этот навык предоставляет проверенные паттерны для секционирования, кэширования, оптимизации перемешивания и настройки памяти для ускорения ваших пайплайнов данных.

Векторный поиск по сходству необходим для семантического поиска и систем RAG, но требует тщательного выбора и настройки индексов. Этот навык предоставляет готовые шаблоны для Pinecone, Qdrant, pgvector и Weaviate с поддержкой гибридного поиска и переупорядочивания.

Несколько страниц, конкурирующих за одни и те же ключевые слова, снижают ваши позиции в поиске. Этот навык анализирует пересечение контента и предоставляет практические стратегии для решения проблем каннибализации.

Поисковые системы отдают приоритет контенту с сильными сигналами опыта, экспертности, авторитета и доверия. Этот навык проверяет ваш контент и предоставляет конкретные шаги для улучшения доверия и позиций в поисковой выдаче.