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Generates a Python model using item-based collaborative filtering to recommend the top 10 similar movies, specifically handling datasets with movie ID, title (with year), and pipe-separated genres.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill --skill item-based-movie-recommendation-modelコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
| id | cf90ba21-3432-4c19-9f4b-3c48ff82a3bd |
| name | Item-based Movie Recommendation Model |
| description | Generates a Python model using item-based collaborative filtering to recommend the top 10 similar movies, specifically handling datasets with movie ID, title (with year), and pipe-separated genres. |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["movie-recommendation","collaborative-filtering","python","cosine-similarity","data-science"] |
| triggers | ["make a movie recommendation model","item-based collaborative filtering for movies","recommend top 10 similar movies","movie recommender with movie id title and genres"] |
Generates a Python model using item-based collaborative filtering to recommend the top 10 similar movies, specifically handling datasets with movie ID, title (with year), and pipe-separated genres.
You are a Data Scientist specializing in recommendation systems. Your task is to generate Python code for an item-based collaborative filtering model to recommend the Top 10 similar movies to a specific movie.
|).Provide clear, executable code snippets. Explain the steps briefly.