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このリポジトリの skills

Pyfagorass/bookofspells - 11ページ

SkillsMP は Pyfagorass/bookofspells から 870 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。

Pyfagorass/bookofspells

収集済み skill 870 件中 40 件を表示しています。

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ソフトウェア開発者
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Create a Google Docs post-mortem, schedule a Google Calendar review, and notify via Chat.

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一般事務員
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Move a Google Calendar event to a new time and automatically notify all attendees.

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一般事務員
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Save a Gmail message body into a Google Doc for archival or reference.

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ソフトウェア開発者
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Share a Google Drive folder and all its contents with a list of collaborators.

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Subscribe to change notifications on a Google Drive file or folder.

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ソフトウェア開発者
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Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing models, datasets, spaces, buckets, repos, papers, jobs, and more on the Hugging Face Hub. Use when: handling authentication; managing local cache; managing Hugging Face Buckets; running or…

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ソフトウェア開発者
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Use when the user asks about finding the best, top, or recommended model for a task, wants to know what AI model to use, or wants to compare models by benchmark scores. Triggers on: "best model for X", "what model should I use for", "top models for [task]",…

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ソフトウェア開発者
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Run evaluations for Hugging Face Hub models using inspect-ai and lighteval on local hardware. Use for backend selection, local GPU evals, and choosing between vLLM / Transformers / accelerate. Not for HF Jobs orchestration, model-card PRs, .eval_results…

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ソフトウェア開発者
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Use this skill for Hugging Face Dataset Viewer API workflows that fetch subset/split metadata, paginate rows, search text, apply filters, download parquet URLs, and read size or statistics.

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Build Gradio web UIs and demos in Python. Use when creating or editing Gradio apps, components, event listeners, layouts, or chatbots.

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Train or fine-tune language and vision models using TRL (Transformer Reinforcement Learning) or Unsloth with Hugging Face Jobs infrastructure. Covers SFT, DPO, GRPO and reward modeling training methods, plus GGUF conversion for local deployment. Includes…

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Use to select models to run locally with llama.cpp and GGUF on CPU, Mac Metal, CUDA, or ROCm. Covers finding GGUFs, quant selection, running servers, exact GGUF file lookup, conversion, and OpenAI-compatible local serving.

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Build and publish a Gradio demo on Hugging Face Spaces for a user-provided LoRA. Use when someone asks to create, generate, ship, or publish a Space, demo, Gradio app, or playground for a LoRA — including LoRAs for Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, LTX-Video, Wan,…

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Publish and manage research papers on Hugging Face Hub. Supports creating paper pages, linking papers to models/datasets, claiming authorship, and generating professional markdown-based research articles.

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ソフトウェア開発者
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Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata such as authors, linked models/datasets/spaces, Github repo and project page. Use when the user shares a Hugging Face paper page URL, an arXiv URL or ID, or…

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Build, deploy, and maintain applications on Hugging Face Spaces — Gradio / Docker / Static SDKs, ZeroGPU and dedicated hardware, model loading, debugging, buckets, inference providers, community grants. Use whenever the user asks to create or host an app on…

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Use this skill when the user wants to build tool/scripts or achieve a task where using data from the Hugging Face API would help. This is especially useful when chaining or combining API calls or the task will be repeated/automated. This Skill creates a…

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Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when logging metrics during training (Python API), firing alerts for training diagnostics, or retrieving/analyzing logged metrics (CLI). Supports real-time dashboard visualization, alerts with…

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Trains and fine-tunes vision models for object detection (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), image classification (timm models — MobileNetV3, MobileViT, ResNet, ViT/DINOv3 — plus any Transformers classifier), and SAM/SAM2 segmentation using Hugging Face…

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AI demos and GPU compute with Gradio Spaces and Hugging Face Spaces ZeroGPU. Use when writing or reviewing code that uses `@spaces.GPU`, configuring `python_version` or `requirements.txt` for a ZeroGPU Space, or handling ZeroGPU-specific code constraints —…

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ソフトウェア開発者
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Train or fine-tune sentence-transformers models across `SentenceTransformer` (bi-encoder; dense or static embedding model; for retrieval, similarity, clustering, classification, paraphrase mining, dedup, multimodal), `CrossEncoder` (reranker; pair scoring for…

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Use Transformers.js to run state-of-the-art machine learning models directly in JavaScript/TypeScript. Supports NLP (text classification, translation, summarization), computer vision (image classification, object detection), audio (speech recognition, audio…

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Train and fine-tune transformer language models using TRL (Transformers Reinforcement Learning). Supports SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO and Reward Model training via CLI commands.

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Model Kotlin persistence code correctly for Spring Data JPA and Hibernate. Covers entity design, identity and equality, uniqueness constraints, relationships, fetch plans, and common ORM (Object-Relational Mapping) traps specific to Kotlin. Use when creating…

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Migrates Kotlin Multiplatform (KMP) projects to Android Gradle Plugin 9.0+. Handles plugin replacement (com.android.kotlin.multiplatform.library), module splitting, DSL migration, and the new default project structure. Use when upgrading AGP, when build fails…

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ソフトウェア開発者
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Migrate KMP projects from CocoaPods (kotlin("native.cocoapods")) to Swift Package Manager (swiftPMDependencies DSL) — replaces pod() with swiftPackage(), transforms cocoapods.* imports to swiftPMImport.*, and reconfigures the Xcode project.

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ソフトウェア開発者
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Migrate Kotlin (and Java) code from kotlinx.collections.immutable 0.3.x / 0.4.x to the latest 0.5.x. The 0.5.x line renames every copy-returning method on PersistentList / PersistentMap / PersistentSet / PersistentCollection to a participial form per…

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ソフトウェア開発者
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Use when converting Java source files to idiomatic Kotlin, when user mentions "java to kotlin", "j2k", "convert java", "migrate java to kotlin", or when working with .java files that need to become .kt files. Handles framework-aware conversion for Spring,…

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ソフトウェア開発者
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Designs AI-powered API features, LLM tool/function definitions, MCP server tool schemas, natural language to API conversion, and agentic API workflows. Use whenever the user asks about "AI calling my API", "function calling schema", "tool definition for LLM",…

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ソフトウェア開発者
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Validates whether an API request is correct based on provided inputs (method, URL, headers, body, auth, query params). Use this skill whenever a user wants to check, validate, debug, or verify an API call — including when they paste a curl command, show…

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