Trouvez le skill parfait

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Rapport hebdomadaire des coûts LLM et de l'économie unitaire : coûts par étape, produit et foyer, avec suivi de la marge pour détecter l'érosion de rentabilité.

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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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Concevoir ou auditer des évaluations empiriques pour ESEC/FSE, couvrant systèmes réels, bases équitables, statistiques SE, rigueur mixte, et ablation LLM.

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Créez des applications web interactives pour les modèles de machine learning avec Gradio, supportant images, texte, audio et vidéo.

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Source unique de vérité pour les modèles, schémas, pipelines et stacks. Chargez cette compétence lors de l'ajout ou la modification de tout modèle, schéma, pipeline ou stack.

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Agrégateur RSS léger multi-plateforme pour YouTube, Vimeo, Behance, Twitter, Bilibili, Weibo, Douyin, Xiaohongshu, etc. Supporte la déduplication incrémentale et le classement IA.

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Fournit des bonnes pratiques pour gérer les données Evernote, y compris le stockage local des notes, pièces jointes et métadonnées. Utile lors de la conception de schémas de base de données, du traitement du contenu ENML ou de la synchronisation avec l'API Evernote. Aide à maintenir l'intégrité des données et à optimiser les performances.

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Analyser les fichiers de trace PyTorch profiler et vLLM avec des preuves SQL Perfetto. Utiliser pour les hotspots GPU, attentes de synchronisation, déséquilibre de rang, goulots préfill/décodage.

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Calcule l'efficacité globale des équipements (OEE) et analyse les pertes avec catégorisation et amélioration.

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Utilisation d'Elasticsearch 5.2 via le wrapper ServiceLib.Elasticsearch pour la recherche, l'indexation, le chargement en masse et la reconstruction d'index avec alias.

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Exécutez l'AutoML et l'optimisation des hyperparamètres pour les réseaux NVIDIA TAO via AutoMLRunner, avec sélection d'algorithmes, suivi WandB et interprétation des résultats.

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Prédit la direction et l'ampleur des mouvements boursiers au moment de la publication des résultats, en utilisant uniquement des données historiques. Utilise l'architecture PIT (Point-in-Time) pour éviter la contamination des données.