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Créez des DAG Apache Airflow de production avec les meilleures pratiques pour opérateurs, capteurs, tests et déploiement. Pour pipelines de données, orchestration de workflows et tâches planifiées.

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Modèles pour maîtriser les coûts des API LLM : routage des modèles selon la complexité, suivi budgétaire, logique de relance et cache de prompts.

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Prédire la performance des personas dans des contextes de tâches spécifiques.

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Analyse des données de survie avec courbes de Kaplan-Meier, tests du log-rank et régression de Cox via lifelines. Construit des modèles de survie à partir de caractéristiques cliniques et omiques.

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Crée un tableau de bord interactif pour l'analyse technique avec Plotly Dash ou Streamlit. Supporte les configurations mono-symbole, multi-symbole et multi-timeframe avec actualisation en temps réel. Utile pour visualiser des indicateurs et surveiller les marchés financiers en temps réel.

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Fournit des motifs de validation de données pour les règles métier personnalisées, incluant des fonctions de validation, des assertions de test et l'évolution de schéma. Utile pour les ingénieurs de données construisant des pipelines de validation avec des vérifications comme les doublons, l'intégrité référentielle et les plages de dates.

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Automatise les opérations Ip2location IO via le toolkit Composio à travers Rube MCP. Permet d'effectuer des recherches de géolocalisation IP et autres tâches sans appels API manuels. Nécessite Rube MCP connecté et une connexion active à Ip2location IO.

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Instructions pour extraire des données de sites web.

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Extrait les prédictions, les niveaux de confiance et les méthodes de vérification à partir d'un texte. Utile pour analyser des documents ou des discussions et identifier les déclarations prospectives.

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Agrège des données multi-sources et synthétise des rapports structurés complets pour toute requête, idéal pour la recherche approfondie et la curation de connaissances.

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Agent auto-optimisé avec LoRA, EWC++ et découverte de patterns pour améliorer la qualité et réduire les coûts.

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Compétence pour créer, éditer et analyser des fichiers tableurs (xlsx, csv, tsv) avec formules, mise en forme et nettoyage de données. Utilise openpyxl et pandas.