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Génère des documents, politiques et modèles professionnels pour les services d'avancement de la Fédération juive de San Diego, conformes aux normes AASP, Apra et CASE. Utile pour les profils de prospection, les politiques de gestion de portefeuille, les procédures de traitement des dons, les plans de gestion des relations, les lettres de remerciement et les tableaux de bord de suivi. Intègre le schéma Salesforce de la JFSD pour des références précises aux données des donateurs.

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Suivi en temps réel des prix des cryptomonnaies avec données historiques et alertes. Infrastructure de données pour 10+ compétences dépendantes (portefeuille, impôts, DeFi, arbitrage).

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Suivre et évaluer les prédictions en intelligence artificielle au fil du temps pour mesurer leur exactitude. Idéal pour examiner des prédictions passées et déterminer si elles se sont réalisées, ont échoué ou restent incertaines.

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Répertorie tous les neurones primitifs et composites de NeuroScript avec signatures, formes, paramètres et catégories. Utilisez-le pour rechercher des neurones disponibles, vérifier des signatures ou choisir le neurone adapté. Inclut un arbre de décision et des références aux bibliothèques composites.

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Récupère les détails d'une transaction EVM à partir de son hash. Utilise cast (Foundry) et prend en charge les chaînes Ethereum, Polygon, Arbitrum, Optimism, Base et BSC. Utile pour analyser ou vérifier une transaction.

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Extrait des observables physiques avec estimations d'erreur à partir de simulations DQMC terminées. Utilisez-le pour calculer la densité, la double occupation, les corrélations de spin, les facteurs de structure ou toute autre quantité mesurée à partir des données de simulation.

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Calcul professionnel d'indicateurs techniques boursiers (MA, MACD, RSI, BOLL). Analyse de tendances, backtesting quantitatif et identification de signaux d'achat/vente avec retour en DataFrame.

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Analyse les fichiers d'exportation de chat WhatsApp (.txt) pour les convertir en données JSON structurées, en extrayant les participants, les horodatages, les messages, les indicateurs de médias et les messages système. Prend en charge plusieurs formats de date (US, UE, ISO) et les cas particuliers comme les messages multilignes et les problèmes d'encodage. Utile lorsque vous devez analyser ou transformer des conversations WhatsApp de manière programmatique.

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Fournit une assistance automatisée pour les tâches de générateur de prévisions en analyse de données, incluant des conseils étape par étape, des bonnes pratiques et du code prêt pour la production. S'active lorsque vous mentionnez 'générateur de prévisions' ou demandez des modèles associés.

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Cette compétence fournit des schémas d'orchestration pour les tâches d'analyse de données, utilisant des phases de fan-out (émission parallèle) et de réduction pour explorer simultanément plusieurs dimensions. Elle aide à accélérer l'analyse exploratoire, les audits de qualité des données, la génération de rapports, le développement de pipelines ETL et l'analyse statistique en coordonnant plusieurs agents en parallèle.

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Cette compétence analyse les actualités et les événements à venir pour identifier les catalyseurs boursiers (résultats, lancements, réglementation). Elle aide les traders à anticiper les mouvements de prix en catégorisant l'impact potentiel de chaque événement.

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Exécute des requêtes SQL sur une base de données Supabase PostgreSQL pour les opérations SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE. Il se connecte via la variable DATABASE_URL du fichier .env et accepte du SQL brut ou des descriptions en langage naturel. Utile pour interagir avec les tables liées aux compétitions, équipes, courses et autres données de l'application.