從頭開始設計資料庫結構或優化現有結構是複雜的。這項技能提供經過驗證的模式，適用於 SQL 和 NoSQL 資料庫的正規化、索引、遷移和效能優化。

財務建模需要複雜的計算和情境測試。此技能可自動化 DCF 估值、敏感性分析和蒙地卡羅模擬,以做出準確的投資決策。

此技能從資產負債表、損益表和現金流量數據計算關鍵財務比率。它提供投資分析、行業基準比較及可行的建議。

行銷團隊需要量化跨多個平台的活动效果。此技能可計算互動率、投資報酬率和成本效益指標，提供數據驅動的優化建議。

建立機器學習管道需要模型部署、監控和 MLOps 實踐方面的專業知識。本技能提供可立即投入生產的工具，用於部署機器學習模型、整合 LLM，以及建立具有企業級可靠性的可擴展 RAG 系統。

通用的提示詞會產生不一致的 AI 回應。這個技能提供經過驗證的模式和優化工具，用於生產級的 LLM 互動。使用思維鏈、少量學習和結構化提示技術，將模糊的請求轉換為精確、可靠的輸出。

設計嚴謹的 A/B 測試和實驗，進行適當的統計功效分析。使用經過驗證的特徵工程技術和機器學習框架，建立可投入生產的預測模型。

使用物件偵測、影像分割和即時影片分析來建立企業級電腦視覺解決方案。此技能提供有關 PyTorch、OpenCV、YOLO 和視覺轉換器的專業指導，用於生產部署。

重複的圖片會浪費儲存空間並使機器學習模型產生偏差。此技能使用深度學習嵌入來識別並移除 FiftyOne 資料集中的完全重複和近似重複圖片。它能自動化偵測流程,協助您在訓練前清理資料集。

理解複雜的圖像資料集需要看到樣本在嵌入空間中的關聯性。此技能引導您計算嵌入向量,並使用 UMAP 或 t-SNE 創建 2D 視覺化,揭示您 FiftyOne 資料集中的聚類、異常值和類別分佈。

使用者難以使用自訂功能擴充 FiftyOne 電腦視覺平台。此技能提供逐步指導，幫助建立能與 FiftyOne App 無縫整合的運算子和面板。

載入本地媒體檔案到 FiftyOne 並執行 ML 模型推論需要了解資料集建立、標籤匯入和模型應用。此技能提供逐步指導，協助建立資料集、匯入標準格式的標籤，以及針對偵測、分類和分割任務套用 zoo 模型。

資料集匯入通常需要手動偵測格式與設定。此技能會自動偵測媒體類型、標註格式與感測器分組，建立結構正確的 FiftyOne 資料集。

資料庫管理需要對 SQL 模式和 Supabase 功能有深入了解。此技能為建立資料表、撰寫遷移、配置 RLS 政策以及自信地排除資料庫問題提供專家指導。

處理故事平台需要一致的模式來提取主題、引言和 AI 洞察。此技能提供現成的模式,用於 Supabase 查詢、主題匹配和 AI 分析整合。

使用 SurrealDB 建構應用程式需要了解其多模型功能，包括圖關係、向量嵌入和即時訂閱。本技能提供全面的指導，說明如何使用 Python SDK 實作 CRUD 操作、語義搜索和圖遍歷模式。

使用 LLMs 建立資料提取管道需要一致且經過驗證的 JSON 輸出。本技能提供有關使用 Cohere v2 JSON Schema 模式進行可靠實體提取、分類和結構化資料管道的專業指導。

從 PDF 頁面提取詳細的文字和視覺資料。此技能擷取字體中繼資料、文字位置和嵌入圖片，以實現準確的 AI 驅動 HTML 生成工作流程。

使用者難以將文件儲存庫與 AI 模型連接，以獲得準確、上下文相關的回覆。此技能提供完整的 RAG 管道，包括文件擷取、使用 Qdrant 的向量搜尋，以及為專業知識庫生成個人化提示。

資料庫操作手動執行時既複雜又容易出錯。此技能提供有關搭配 NeonDB Postgres 使用 Drizzle ORM 的指導，包括類型安全的資料庫查詢、綱要管理和遷移。