Операции безопасности требуют постоянной оценки и проверки соответствия требованиям в проектах. Этот навык предоставляет автоматизированные инструменты для сканирования безопасности, оценки уязвимостей и проверки соответствия требованиям со стандартизированной отчетностью.

Ручное создание тестов и непоследовательный анализ покрытия приводят к тому, что ошибки остаются незамеченными. Этот навык обеспечивает автоматизированное создание тестовых наборов, анализ покрытия и создание каркаса E2E-тестирования для последовательного обеспечения качества в проектах React, Next.js и Node.js.

Создание эффективных промптов для больших языковых моделей требует глубокой экспертизы в паттернах, фреймворках и методах оптимизации. Этот навык предоставляет готовые к использованию в производстве стратегии инженерии промптов для Claude, GPT-4 и других LLM, включая структурированные выводы, цепочное мышление и проектирование агентных систем.

Создание и развертывание ML систем в production требует глубокой экспертизы в MLOps, мониторинге моделей и масштабируемой инфраструктуре. Этот навык предоставляет руководство мирового уровня для внедрения ML моделей в production, реализации RAG систем и интеграции LLM в production рабочие процессы.

Разработка fullstack веб-приложений требует глубоких знаний множества технологий и паттернов. Этот навык предоставляет инструменты для создания структуры проекта, анализа качества кода и архитектурные рекомендации для проектов на React, Next.js, Node.js, GraphQL и PostgreSQL.

Разработка сложных фронтенд-приложений требует глубокой экспертизы в паттернах React, оптимизации производительности и управлении состоянием. Этот навык предоставляет рекомендации уровня senior для архитектуры компонентов, оптимизации бандла и реализации production-ready UI систем с использованием лучших практик индустрии.

Настройка CI/CD пайплайнов и управление облачной инфраструктурой требует глубокой экспертизы на нескольких платформах. Этот навык предоставляет шаблоны, паттерны и скрипты автоматизации для Docker, Kubernetes, Terraform и основных облачных провайдеров.

Разрабатывайте эксперименты, создавайте прогнозные модели и принимайте решения на основе данных с помощью методов обработки данных экспертного уровня. Этот навык предоставляет производственные фреймворки для статистического анализа, конструирования признаков и оценки моделей.

Проектирование и реализация промышленных конвейеров данных с экспертизой senior-уровня. Преобразование сырых данных в надежную, масштабируемую инфраструктуру аналитики с использованием Python, SQL, Spark и современных инструментов для работы с данными.

Проекты компьютерного зрения требуют глубокой экспертизы в архитектурах, оптимизации и развертывании. Этот навык обеспечивает руководство экспертного уровня для создания систем обнаружения объектов, сегментации и систем зрения реального времени с использованием производственных практик.

Разработка бэкенда требует знаний в области API, баз данных, безопасности и масштабируемой архитектуры. Этот навык предоставляет руководство senior-уровня для создания надежных серверных приложений с лучшими отраслевыми практиками.

Проектирование сложных программных систем требует глубокой экспертизы во многих технологиях и паттернах. Этот набор навыков предоставляет полный инструментарий для проектирования архитектуры, включая генерацию диаграмм, рекомендации по паттернам, решения по технологическому стеку и анализ зависимостей для современных приложений.

AI-навык для Claude, Codex и Claude Code

Seaborn позволяет создавать сложные статистические визуализации с минимальным объемом кода. Этот навык помогает создавать графики публикационного качества для исследовательского анализа данных и презентаций.

Анализ одноклеточной геномики требует специализированных вероятностных моделей для снижения размерности, коррекции батч-эффектов и интеграции различных модальностей. scvi-tools предоставляет глубокие генеративные модели на основе PyTorch для комплексного анализа одноклеточных данных.

Анализ времени до события требует специализированных методов для цензурированных данных. Этот навык предоставляет полное руководство по подгонке моделей Кокса, случайных лесов выживаемости и SVM выживаемости, а также правильную оценку прогнозов с помощью индекса согласованности и оценки Брайера.

Быстро стройте модели машинного обучения с руководством по scikit-learn. Включает классификацию, регрессию, кластеризацию, предобработку, конвейеры и оценку моделей с готовыми к использованию примерами.

Биологические исследования требуют специализированных инструментов для анализа последовательностей ДНК, построения филогенетических деревьев и расчета показателей разнообразия. Этот навык предоставляет рекомендации по использованию scikit-bio для обработки последовательностей, расчета альфа- и бета-разнообразия и выполнения статистических тестов над данными микробиома.

Исследователи испытывают трудности с оформлением научных статей в соответствии с требованиями журналов и академическими традициями. Этот навык предоставляет структурированное руководство по написанию рукописей с использованием формата IMRAD, правильных стилей цитирования и соответствия стандартам отчётности для успешной подачи в журналы.

Ученые часами тратят время на форматирование рисунков для подачи в журналы. Этот навык предоставляет предварительно настроенные стили matplotlib, палитры, дружелюбные к дальтоникам, и инструменты автоматического экспорта для создания профессиональных рисунков за минуты вместо часов.