Trouvez le skill parfait

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Outil CLI vectoriel pour la recherche sémantique de fichiers, avec des compétences pour Claude et Codex.

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Notez, intégrez et générez des séquences d'ADN avec le modèle génomique Evo 2. Idéal pour la prédiction d'effets de variants, l'analyse des régions régulatrices et la génération de séquences.

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Optimisez l'utilisation de la fenêtre de contexte pour les modèles OpenRouter afin de réduire les coûts et améliorer la qualité. Utile pour les limites de contexte, les longues conversations ou les systèmes RAG.

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Ce skill couvre les phénomènes périodiques et l'analyse fréquentielle, depuis l'oscillation harmonique simple jusqu'à la décomposition de Fourier. Il traite des concepts fondamentaux comme le mouvement harmonique simple, la fonction d'onde, le principe de superposition, l'équation d'onde, les séries harmoniques et la fréquence fondamentale. Particulièrement utile pour résoudre des problèmes de vibration, résonance, interférence et analyse spectrale dans divers contextes physiques.

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Optimisation des schémas, requêtes et ingestion de données pour ClickHouse, avec des modèles de tables et requêtes analytiques performantes.

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Route les images vers l'API vision Mimo/OpenAI. Permet l'OCR, la revue UI et la description d'images.

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Expertise en analyse de métriques temporelles de santé de dépôt, investigation des causes racines et proposition d'améliorations proactives.

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Sous-compétence interne qui parse les fichiers téléversés (XLSX, CSV, PDF, etc.) en lignes structurées pour le pipeline d'émission de titres.

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Expert en base de données SurrealDB, maîtrise de SurrealQL, modélisation multi-modèles, déploiement et intégration SDK.

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Déployez des tâches d'entraînement ML et des services d'inférence sur le cloud GPU Vast.ai. Couvre l'optimisation d'images Docker et les scripts de provisionnement automatisés.

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Détection et analyse en temps réel des mouvements de prix significatifs et des schémas de volume inhabituels sur les marchés des cryptomonnaies. Cette compétence identifie les plus gros gagnants, perdants et pics de volume.

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Construisez des systèmes ML de production avec PyTorch 2.x, TensorFlow et des frameworks modernes. Mettez en œuvre le déploiement de modèles, l'ingénierie des caractéristiques, les tests A/B et la surveillance.