撰寫高效的資料庫查詢需要對 SQL 和 NoSQL 模式有深入的了解。此技能可生成具有適當參數化的優化查詢,並解釋執行策略以獲得更好的效能。

JSON 資料通常以複雜的巢狀結構呈現，難以處理。此技能提供專業指導，適用於任何使用場景下的 JSON 解析、轉換、驗證和轉換。

資料品質不良會導致系統故障和決策失誤。此技能可根據 JSON 架構、資料庫架構和自訂業務規則驗證資料，及時發現錯誤。它還能偵測重複項目、異常值和格式問題，同時產生詳細的品質報告。

CSV 檔案通常包含需要清理和轉換的雜亂資料。此技能提供全面的工具和範例,可高效地解析、清理和分析 CSV 資料。

將原始數據轉化為引人入勝的視覺故事。建立專業風格的條形圖、折線圖、散點圖、熱力圖和互動儀表板。

使用 for迴圈撰寫的資料庫查詢速度緩慢，且會造成維護問題。本技能提供使用 SQLAlchemy 大量操作和儲存庫模式的指南，以撰寫快速、可維護的資料庫程式碼。

大型文件集超出上下文限制。將語料庫處理成知識圖譜，以實現跨數千份文件的高效多跳推理和持續查詢。

AI 模型名稱經常變更。此技能從 Anthropic、OpenAI、Gemini 和 Ollama 獲取當前模型列表,然後按效能等級分類以優化模型選擇。

手動處理 Excel 檔案既耗時又容易出錯。此技能使用標準 Python 函式庫自動化試算表的建立、編輯和公式重新計算。

使用過時模式撰寫 R 程式碼會浪費時間並產生技術債務。本技能提供 tidyverse、rlang 元程式設計和套件開發的最新最佳實踐，讓您能撰寫簡潔、高效的 R 程式碼。

Marimo 是一個反應式 Python 筆記本環境，可確保程式碼和輸出之間的狀態一致。此技能提供專業指導，幫助建立互動式資料應用程式和可重現的筆記本，這些筆記本可以作為腳本運行並部署為 Web 應用程式。

避免財務和科學計算中的浮點數誤差。此技能使用 big.js 以任意精度評估數學表達式,提供精確的十進位結果。

成長團隊難以就指標達成共識並進行嚴謹的實驗。此技能提供經過驗證的成長循環、PLG 和實驗框架，能在尊重用戶隱私的同時推動可衡量的影響。

資料庫架構變更容易出錯且可能破壞正式環境。此技能提供經過實戰驗證的模式,用於建立具有工作區隔離和列級安全性政策的冪等 Supabase 遷移。

跨目錄的商業資訊不一致會損害本地 SEO 排名並使客戶感到困惑。此技能確保您的 NAP 資料在 Google 商家檔案、Apple 地圖、Facebook 和 30 多個目錄中保持完美同步,並提供自動化稽核和結構化標記生成。

網頁爬取既困難又耗時。Crawl4AI 提供 6 種智能模式,可從任何網站提取內容、截圖和 PDF,並具備反偵測功能。

Alembic 生成的遷移不了解 PostgreSQL 的效能影響。此技能提供審查資料庫遷移的模式，並撰寫可避免常見效能陷阱的高效查詢。

建立模擬所需的初始分子結構需要精確的空間限制。Packmol 可自動放置分子並防止重疊,支援盒狀、球狀、圓柱狀和平面等多種幾何形狀,滿足各種模擬需求。

代理在會話結束時會失去所有知識。此技能提供分層記憶架構的模式，可保留實體知識、追蹤關係，並支援跨會話的時間查詢。

構建可靠的 LLM 評估系統具有挑戰性，因為存在系統性偏差。本技能提供可立即投入生產的模式，用於直接評分、成對比較和偏差緩解，以建立可信任的自動化評估流程。