需要建立財務模型或分析試算表資料？此技能可建立包含公式、格式化和資料分析的 Excel 檔案。它會自動重新計算公式以確保準確性。

ML 模型常因資料洩漏、不當評估和訓練錯誤而在生產環境中失敗。此技能可偵測 30 多種關鍵反模式，並透過在訓練前掃描您的程式碼和資料分割來幫助防止無效結果。

手動資料庫變更會破壞團隊協作並造成資料遺失風險。本技能提供使用 Prisma 和 Drizzle 進行安全架構遷移的結構化指導，支援回滾和 CI/CD 整合。

在不依賴預製圖表庫的情況下，建立自訂的互動式資料視覺化。此技能引導您使用 D3.js 建立響應式圖表、圖形和地理地圖，以獲得最大的靈活性和控制力。

了解資料建模模式對於建立可維護的 AI 代理框架至關重要。本技能提供類型策略、變異模式和序列化方法的結構化分析，以做出明智的架構決策。

技術團隊在做架構決策時，需要有結構化的框架來客觀比較多種工具。此技能可將分析輸出綜合為決策矩陣，提供清晰建議與完整的取捨說明，適用於任何框架比較。

建置生產級機器學習模型需要複雜的分散式訓練基礎設施。此技能使用 Flow Nexus 平台自動化從架構設計到雲端部署的整個流程。

構建自學習代理需要追蹤經驗並隨時間改進決策制定。此技能提供使用 AgentDB 高性能向量數據庫的 ReasoningBank 自適應學習模式,可實現 150 倍更快的模式檢索和記憶體管理。

機器學習訓練經常因不明原因失敗。此技能會啟動一個專業代理,系統化地分析訓練日誌、損失曲線和模型程式碼,以識別根本原因,例如學習率問題、模式崩潰或架構問題。

將機器學習研究轉化為生產程式碼。獲得神經網路架構、訓練管線和效能最佳化的專業實作,並附帶完整的測試與驗證。

傳統向量資料庫速度慢且佔用大量記憶體。AgentDB 透過先進的量化技術提供快 150 倍的語意搜尋,查詢時間低於毫秒級,記憶體使用減少 4-32 倍。輕鬆建立 RAG 系統、語意搜尋引擎和智慧知識庫。

向量資料庫消耗大量記憶體,且在大規模應用時搜尋速度緩慢。此技能提供經過驗證的優化技術,包括量化、HNSW 索引和快取,可實現 150 倍至 12,500 倍的效能提升,同時將記憶體使用量減少 4 至 32 倍。

AI 代理在會話之間會失去上下文,使其在長期任務中效果不佳。此技能提供 AgentDB 整合模式,用於會話記憶、長期儲存和模式學習,使代理能夠記住互動並隨時間改進。

建構自學習 AI 代理需要從頭實作複雜的強化學習演算法。AgentDB Learning Plugins 提供九種經過驗證的演算法（包括 Decision Transformer 和 Q-Learning）的現成存取功能，讓您能夠訓練透過經驗改進的自主代理。

建立複雜的多代理 AI 系統，具備亞毫秒級資料庫同步與進階搜尋功能。AgentDB 進階功能為生產規模的 AI 應用提供分散式向量資料庫、自訂度量、混合搜尋與 QUIC 網路功能。

追蹤使用者行為對於產品洞察至關重要，但錯誤地實作分析可能會暴露敏感的使用者資料。本技能將引導您完成具有內建 PII 保護和程式碼審查流程的安全 Mixpanel 實作。

此技能提供 Supabase CLI 的已記錄命令。您可以直接從 AI 助手管理 Supabase 專案、資料庫、遷移、Edge Functions 和儲存空間，無需切換上下文。

使用 Flyway 的資料庫遷移需要轉換為線上架構變更格式。此技能將標準 SQL 遷移腳本轉換為 OSC 格式,實現零停機部署。

此技能提供建立、編輯和分析 Excel 試算表的工具。它使用 LibreOffice 處理公式、格式化、資料分析和公式重新計算。非常適合財務建模、資料處理和試算表自動化任務。

處理超過 RAM 容量的大型資料集會導致記憶體錯誤和效能緩慢。Vaex 使用延遲評估和記憶體映射技術,無需將資料載入記憶體即可即時處理數十億行資料。