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Gère l'ingestion d'opportunités d'appels d'offres provenant de sources telles que SAM.gov, eMMA et RFPMart, y compris les importations de fichiers CSV via l'interface d'administration. Normalise tous les enregistrements selon un schéma canonique et dédoublonne en fonction de l'ID externe et de la source. À utiliser lors de l'ajout de nouvelles sources de données, de la modification de la logique d'ingestion ou du débogage de problèmes de récupération de données.

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IDSTune est une compétence d'agent réutilisable pour l'optimisation intégrée de bases de données. Elle collecte le contexte de charge de travail, génère des recommandations de configuration, d'index et de vues matérialisées, et orchestre les plans d'optimisation.

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Vérifie la validité mathématique des résultats TDA via la cohérence des diagrammes de persistance et des modèles nuls.

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Collecte les données des créateurs Douyin (abonnés, vidéos/images/lives avec likes/commentaires/partages) dans un fichier Excel central et met à jour automatiquement les tableaux de bord.

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Génère du code matplotlib selon les conventions trajectory_tda/viz. Garantit un style, des couleurs et des formats cohérents pour les figures de publication.

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Exécutez du code généré par IA dans des sandbox cloud sécurisés et isolés. Prend en charge Python, JavaScript, TypeScript, R, Java, Bash, agents de codage, Git, MCP, et plus.

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Enquêter sur les exécutions d'agents échouées ou suspectes en utilisant la télémétrie de production dans D1. Interroger les tables agent_runs et llm_call_metrics pour trouver les causes profondes.

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Rapport hebdomadaire des dépenses LLM et de l'économie unitaire, avec analyse par étape, produit et foyer, pour surveiller les marges avant qu'elles ne deviennent des pertes.

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Annotation fonctionnelle et inférence taxonomique par homologie de séquence.

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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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Analyse les hotspots CPU d'une requête ClickHouse via system.trace_log et le profileur d'échantillonnage.

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Créez des graphiques et figures de qualité publication pour des articles économiques, avec un style épuré et des formats exportables.