Small labeled datasets and changing categories make text classification difficult to maintain. This skill guides incremental classifier updates and held-out evaluation with the adaptive-classifier library.

Financial questions become harder when balances and transactions are spread across several accounts. BankBridge guides your assistant through read-only account queries and consistent spending analysis.

Financial records can obscure spending patterns when transfers, refunds, and shared purchases are mixed together. This skill reconciles authorized records and creates local interactive charts with transaction details and optional daily allowances.

生產級 RAG 專案需要可重複的擷取、篩選與檢索模式。此技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供 Qdrant 管線的實務指引。

Obsidian Bases 可以保存有用的專案與筆記中繼資料，但手動查詢速度很慢。此技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供專注的提示，用於透過本機外掛 RPC 列出 bases、查詢 views，以及讀取 schemas。

手動資料清理可能消耗大量 token，並導致結果不一致。這項技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供可重複使用的 JavaScript 模式，用於篩選、映射、排序、彙總和去重記錄。

財務估值需要一致的假設、現金流量預測與風險測試。此技能提供可重複使用的 DCF 與敏感度分析工具，以進行結構化投資分析。

財務報表可能隱藏重要的績效、流動性、槓桿與估值訊號。此技能會計算關鍵比率，並運用基準與趨勢解釋結果。

行銷團隊經常難以跨平台比較活動成效。此技能會根據提供的活動資料計算互動、ROI、基準和建議。

當實驗、特徵和模型缺乏清楚的統計結構時，資料科學專案往往會失敗。這項技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供實驗設計、特徵工程和模型審查的引導式工作流程。

生產資料團隊需要可靠的模式來處理管線、品質檢查與編排。此技能為現代資料堆疊提供架構、腳手架與 DataOps 實務指引。

電腦視覺團隊需要針對模型、資料集、推論與部署的可靠指引。此技能可透過實用的工程檢查，協助規劃並最佳化生產級視覺管線。

重複和近似重複影像可能扭曲資料集品質和模型訓練。此技能會引導 Claude、Codex 或 Claude Code 透過 FiftyOne Brain 工作流程尋找、審查並移除冗餘樣本。

影像資料集可能隱藏叢集、離群值與標籤問題。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 使用 FiftyOne embedding 視覺化。

電腦視覺團隊需要可重複的方法，將媒體、標籤與預測載入 FiftyOne。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 完成資料集建立、匯入驗證與模型推論。

當媒體、標註和多模態資料夾使用不同格式時，資料集匯入常會失敗。此技能會引導你在 FiftyOne 中進行掃描、偵測、套件設定、匯入、分組和驗證。

CookMode 資料庫變更需要一致的結構描述、遷移、RLS 和查詢指引。此技能提供以 Supabase 為核心的模式，用於安全更新與疑難排解。

當資料表名稱與關聯不明確時，資料庫工作便會變得緩慢。此技能會對應 Empathy Ledger 資料表，並提供 Supabase 查詢模式，以加快規劃速度。

SurrealDB 專案需要可靠的 Python 範例，涵蓋查詢、圖譜、向量與即時更新。此技能以聚焦的模式指導 SDK 使用，適用於資料應用程式與 RAG 系統。

非結構化文字通常需要可靠的欄位，才能輸入應用程式或資料庫。此技能會引導 Python 開發者使用 Cohere v2 structured outputs 與 JSON Schema 進行擷取。