Trouvez le skill parfait

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Surveille en continu les logs d'entraînement RL en utilisant tail -f, extrayant des métriques clés (reward, loss, longueur d'épisode, taux de succès) et détectant les anomalies comme l'explosion de gradient ou la stagnation. Une caractéristique de recherche consiste à analyser les sorties de rollout et de judge pour identifier les patterns de reward hacking, les biais systématiques et les cas à fort score mais incohérents avec les préférences humaines. Utile pour les expériences RL exploratoires nécessitant une inspection détaillée des comportements indésirables.

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Aide à rédiger, optimiser ou expliquer des requêtes SQL. Détecte les problèmes comme les index manquants, les motifs N+1, les SELECT * inutiles, et propose des améliorations. Idéal lorsque vous devez générer un SQL propre ou analyser les performances d'une requête.

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Conception et optimisation assistées par IA de thérapies à base de cellules NK pour l'immunothérapie anticancéreuse. Prend en charge l'ingénierie des CAR-NK, la génération de cellules NK de type mémoire et l'optimisation de l'appariement KIR/HLA pour le traitement allogénique.

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Utilise l'automatisation de navigateur pour extraire des données structurées de sites web, y compris le contenu dynamique et la pagination. Actif lorsque l'utilisateur demande de scraper, crawler ou extraire des informations à partir d'URLs. Idéal pour collecter des données lorsque les API ou les simples requêtes HTTP ne suffisent pas.

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Automatisez le nettoyage, la transformation et la validation de données pour les tâches ML. Génère et exécute des pipelines ETL robustes avec rapports de qualité.

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Recherche des machines GPU disponibles sur Vast.ai selon des critères précis (modèle, VRAM, budget, région). Aide à comparer les offres et à sélectionner la machine la plus adaptée aux besoins de location de GPU.

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Analyse les données CSV des avis App Store contenant les colonnes id, date, user_name, title, content, rating et app_version. Génère des visualisations comme la distribution des notes, les tendances mensuelles et les notes par version, ainsi qu’une analyse des mots-clés pour les avis positifs et négatifs. Utile pour comprendre la satisfaction des utilisateurs, suivre l’évolution de la qualité de l’application et identifier les problèmes dans des versions spécifiques.

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Met en place un plan de suivi des métriques avec PostHog, incluant un funnel d'événements, des benchmarks de KPI et des seuils de décision (kill/iterer/scale). Utile pour définir des indicateurs de succès, suivre des KPIs ou décider quand abandonner ou étendre une fonctionnalité.

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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.

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Expert en infrastructure ML scalable et pipelines d'automatisation sur les plateformes cloud. Couvre l'ensemble du cycle de vie MLOps : orchestration de pipelines, suivi d'expériences, versionnement de modèles et CI/CD pour les modèles. Utile pour les tâches de systèmes ML en production, déploiement de modèles et automatisation de workflows.

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Utilisez cette compétence pour générer des prévisions de séries temporelles avec les bibliothèques Nixtla (TimeGPT, StatsForecast, MLForecast). Elle aide pour la planification de la demande, la comparaison de modèles et l'évaluation des prévisions via des scripts prêts à l'emploi.

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Assistant CLI pour gérer et interroger une base de papiers académiques via la commande `papi`. Permet de lister, chercher (texte exact, BM25, hybride), afficher des résumés/équations, et ajouter des papiers par arXiv ID ou PDF. À utiliser avant les outils MCP RAG pour des recherches rapides et peu coûteuses.