Concevoir des tests unitaires et pipelines CI/CD pour PLC.
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Skills in diesem Repository
SkillsMP hat 1.001 Skills aus JohnNuwan/EVA_CORE gesammelt. Öffne einen Skill, um Quelle und Details zu prüfen.
JohnNuwan/EVA_COREEs werden 40 von 1.001 gesammelten Skills angezeigt.
Concevoir des tests unitaires et pipelines CI/CD pour PLC.
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Programmer sous PyTorch, TensorFlow, JAX et Diffusers.
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Shop.app: product search, order tracking, returns, reorder.
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Optimisation autonome par arbre d'hypothèses.
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Programmer en Julia pour le calcul scientifique.
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Automatiser TIA Portal avec Openness via C# et Python.
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Intégrer les normes ISO (9001, 14001, 45001) avec la cybersécurité OT (IEC 62443) et les systèmes connectés de l'Industrie 4.0 dans une méthodologie unifiée.
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Combler les lacunes de connaissance par recherche web.
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Analyser, extraire et réutiliser des patrons de flux de travail (workflows) à partir de traces d'exécution de l'agent.
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Concevoir des jeux de données d'entraînement synthétiques par boucle agentique fermée (Agentic Self-Instruct).
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Concevoir et implémenter des systèmes multi-agents autonomes pour l'industrie 4.0 et l'optimisation des processus.
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Évaluer et tester les limites de raisonnement et de planification à long terme des agents autonomes sous contraintes de changements dynamiques d'environnement.
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Définir et exécuter une stratégie d'évolution des capacités des agents autonomes : outils, protocoles MCP, compétences, algorithmes et frameworks d'adaptation.
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Delegate coding to Claude Code CLI (features, PRs).
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Déléguer des tâches de code à OpenAI Codex CLI.
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Coordonner un collectif d'agents spécialisés (dessinateurs, critiques, éditeurs) pour la génération et l'édition collaborative de schémas vectoriels.
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Vérifier la validité de correctifs de code sans environnement d'exécution (Dockerless) par analyse de preuves sémantiques.
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Optimiser continuellement les performances de l'agent par analyse d'erreurs d'exécution (taxonomie SAMULE) et auto-amélioration.
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Développer des serveurs Model Context Protocol (MCP) personnalisés pour EVA Agent.
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Configure, extend, or contribute to EVA Agent.
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Guide pour étendre le dépôt EVA via des MCP et plugins.
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Diagnostic des blocages M2A, configuration et lenteurs.
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Détection d'anomalies industrielles en vocabulaire ouvert.
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Base de connaissances interconnectée par documents Markdown.
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Reconstruction de mémoire par graphe Cue-Tag-Content.
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Mettre en œuvre la distillation multi-enseignants On-Policy (MOPD) pour fusionner des compétences LLM spécialisées sans biais d'exposition.
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Explorer, concevoir et implémenter des systèmes multi-agents (MAS) pour l'automatisation industrielle distribuée et la coordination de production en Industrie 4.0.
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Générer en temps réel des graphes de scènes 3D via des distributions non-paramétriques (particle sets) et fusion robuste par divergences MMD.
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Optimiser le routage et le passage à l'échelle de millions d'adaptateurs LoRA personnalisés (PEFT) avec cache de signatures d'experts sur GPUs distribués.
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Delegate coding to OpenCode CLI (features, PR review).
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Calibrer et évaluer les modèles d'IA par audits sémantiques atomiques (rubriques Must-Right / Easy-Wrong) et score binaire à porte logique (Gated Scoring).
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Concevoir des agents de génération de diaporamas via planification inverse (PSP) et apprentissage par renforcement (RL) avec réduction de variance de gradient.
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Mettre en œuvre l'optimisation rétrospective du harnais (RHO) pour améliorer l'agent via auto-préférence sur des rollouts de trajectoires.
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Mettre en œuvre SpatialClaw pour le raisonnement spatial agentique 3D via un interpréteur Python d'outils géométriques.
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Réduction des erreurs de données tabulaires (DRE) en IA.
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Explorer les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, NLP, vision par ordinateur et systèmes experts pour des applications industrielles.
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Implémenter et calibrer des modèles Mixture-of-Experts (MoE) robustes aux changements de distribution, avec routage dur/doux et rééquilibrage adverse.
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Architecture JEPA et applications de vision industrielle.
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Mise en production de modèles EB-JEPA avec Docker.
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Implémenter des mécanismes d'attention pour agents utilisant l'algèbre de Lie sur des groupes de matrices (SE(2), SO(3)) pour améliorer l'efficacité et la précision des modèles géométriques.
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