Arize Phoenix observability platform setup for LLM debugging and evaluation
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このリポジトリの skills
SkillsMP は MikeTreml/MissionControl から 1,968 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。
MikeTreml/MissionControl収集済み skill 1,968 件中 40 件を表示しています。
Arize Phoenix observability platform setup for LLM debugging and evaluation
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PII detection and redaction utilities for privacy-compliant conversational AI
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Pinecone vector database setup, configuration, and operations for RAG applications
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Token-efficient prompt compression techniques for cost optimization
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Prompt injection detection and prevention for secure LLM applications
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Structured prompt template creation with variables, formatting, and version control
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Qdrant vector database with filtering, payloads, and quantization support
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Document chunking with multiple strategies including semantic, recursive, and fixed-size chunking
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Batch embedding generation with caching, rate limiting, and multiple provider support
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Hybrid search combining semantic and keyword retrieval for RAG pipelines. Implement BM25 + dense vector search with fusion strategies.
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Query expansion, HyDE, and multi-query generation for improved retrieval
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Cross-encoder reranking and MMR diversity filtering for improved retrieval quality
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Rasa NLU pipeline configuration and training for intent and entity extraction
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Redis backend for conversation state persistence and caching
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Microsoft Semantic Kernel planner and plugin setup for orchestrated AI
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SetFit few-shot learning for efficient intent classification with minimal data
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spaCy NER model training and entity extraction for conversational AI
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Weaviate vector database setup with GraphQL queries and hybrid search
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Zep memory server integration for long-term conversation memory and user profiling
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Provide implementations of advanced data structures
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Generate visual representations of algorithm execution
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Interface with AtCoder for Japanese competitive programming contests
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Profile code performance and identify bottlenecks
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Manage and generate competitive programming templates
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Interface with Codeforces API for contest data, problem sets, and submissions
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Calculate combinatorial values with modular arithmetic
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Automated Big-O complexity analysis of code and algorithms. Performs static analysis of loop structures, recursive call trees, space complexity estimation, and amortized analysis with detailed derivation documents.
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Track progress through CSES Problem Set with structured learning
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Select optimal data structure based on operation requirements
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Apply advanced DP optimizations automatically
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Maintain and match against a library of classic dynamic programming patterns. Provides pattern matching, template code generation, variant detection, and problem-to-pattern mapping for DP problems.
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Assist in designing optimal DP states and transitions
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Model optimization problems as network flow problems
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Implement computational geometry algorithms
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Provide robust computational geometry primitives
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Select optimal graph algorithm based on problem constraints
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Convert problem descriptions into graph representations
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Curated bank of interview problems organized by company, pattern, and difficulty. Provides problem recommendations, coverage tracking, weak area identification, and premium problem alternatives for FAANG interview preparation.
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Simulate realistic coding interview experience
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Identify and verify loop invariants for correctness proofs
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