Trouvez le skill parfait

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Expert en optimisation des performances de bases de données modernes, optimisation de requêtes et architectures évolutives. Maîtrise les stratégies d'indexation avancées, la résolution des requêtes N+1, la mise en cache multi-niveaux et l'optimisation des bases de données cloud. Idéal pour diagnostiquer les goulots d'étranglement, optimiser les requêtes complexes et concevoir des systèmes de bases de données performants.

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Construisez des systèmes de recommandation personnalisés utilisant le filtrage collaboratif, basé sur le contenu ou hybride. Analysez les préférences utilisateur et les données d'interaction pour générer des recommandations précises.

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Transformez Gmail en système d'intelligence d'affaires pour MTL Craft Cocktails. Répondez aux questions sur les courriels, détectez des prospects, rédigez des réponses et suivez les communications clients en tenant compte du contexte de l'entreprise de bar à cocktails mobile.

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Cette compétence couvre le processus complet de création de modèles d'apprentissage automatique, depuis le prétraitement des données (gestion des variables catégorielles, normalisation) jusqu'à la sélection du modèle, l'entraînement avec validation croisée et optimisation des hyperparamètres, l'évaluation avec des métriques appropriées, et le déploiement dans des formats standards. Elle est utile pour des tâches telles que la modélisation prédictive, la classification, la régression ou l'intégration de prédictions dans des applications.

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Parcourez les événements et marchés les plus actifs sur Polymarket, triés par volume, liquidité ou nombre de traders. Recherchez des marchés spécifiques par mot-clé ou filtrez par statut (ouvert/fermé). Utile pour explorer rapidement les tendances et les opportunités sur les marchés de prédiction.

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Affine le modèle Gemma 270M sur des jeux de données d'instruction-tuning spécifiques à un domaine en utilisant LoRA pour créer des adaptateurs spécialisés. Cette compétence orchestre l'entraînement, le réglage des hyperparamètres et la validation, permettant une adaptation rapide sans réentraînement complet du modèle. Idéale pour créer plusieurs experts de domaine légers à partir d'un seul modèle de base.

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Valide l'intégrité des données historiques sur une plage de dates, détecte les lacunes et leurs effets en cascade (moyennes glissantes faussées jusqu'à 21 jours), et fournit un plan de correction ordonné par dépendances. Utile pour auditer la qualité des données après un échec de pipeline ou avant d'entraîner des modèles prédictifs.

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Analyse les URL dans des fichiers CSV, extrait les paramètres de requête et les ajoute comme nouvelles colonnes. Utile pour analyser des données d'URL dans des feuilles de calcul, comme les analyses web ou les liens de suivi.

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Workflow complet pour la détection de variants structuraux à partir de données de séquençage long-read. Comprend l'alignement ONT/PacBio avec minimap2 et l'appel de SV avec Sniffles ou cuteSV. À utiliser pour détecter des variants structuraux à partir de lectures longues.

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Ce skill permet d'écrire, valider et expliquer des requêtes SQL optimisées pour divers dialectes de bases de données. Il inclut un outil de validation syntaxique et respecte strictement les schémas fournis. Utile pour les analystes de données qui ont besoin de requêtes fiables et expliquées brièvement.

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Maîtrise de la création de graphiques avec pyecharts (barres, lignes, camemberts, heatmaps, scatter) et génération de rapports HTML auto-contenus. Couvre les options de thème, le formatage des nombres, la résolution des problèmes courants (taille des graphiques, chevauchement des étiquettes) et l'importance de convertir les données en listes Python pour la compatibilité navigateur.

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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.