Générer des connaissances pertinentes avant de répondre pour améliorer la précision et la fiabilité des réponses.
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SkillsMP는 JohnNuwan/EVA_CORE에서 1,001개의 skill을 수집했습니다. skill을 열어 소스와 세부 정보를 확인하세요.
JohnNuwan/EVA_CORE수집된 skill 1,001개 중 40개를 표시합니다.
Générer des connaissances pertinentes avant de répondre pour améliorer la précision et la fiabilité des réponses.
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Effectuer des recherches sémantiques sur graphes.
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Décomposer un problème complexe du simple au difficile.
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Planifier la résolution de problèmes complexes.
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Résoudre des problèmes complexes à l'aide de code.
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Décomposer une tâche complexe en une séquence de prompts spécialisés dont les sorties s'enchaînent.
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Améliorer les réponses via la recherche documentaire.
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Mettre en œuvre le patron ReAct (Pensée + Action).
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Apprendre par retour d'erreur avec la méthode Reflexion.
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Attribuer un rôle ou une expertise à l'agent.
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Utiliser une mémoire de travail temporaire.
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Générer plusieurs raisonnements avec Self-Consistency.
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Générer des réponses structurées en parallèle.
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Prendre du recul en formulant une question plus abstraite pour identifier les principes généraux avant de répondre.
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Explorer plusieurs pistes avec Tree-of-Thoughts.
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Mettre en œuvre et optimiser les protocoles de communication industrielle (OPC-UA, MQTT, Modbus, Profinet) pour l'interopérabilité et l'automatisation des systèmes connectés.
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Exploiter l'informatique quantique (QAOA, recuit quantique) pour résoudre des problèmes d'optimisation industrielle complexes : ordonnancement, logistique, allocation de ressources et énergie.
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Concevoir et déployer des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinant recherche documentaire et LLM pour de l'IA contextuelle en milieu industriel.
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Veille scientifique et extraction d'insights sur arXiv.
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Développer et explorer des techniques d'optimisation avancées pour l'IA, couvrant l'efficacité des modèles, leur compression, et la scalabilité des algorithmes.
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Implémenter des techniques de calcul variationnel pour optimiser des systèmes dynamiques dans l'IA, la robotique et le contrôle optimal.
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Explorer les techniques de résolution créative de problèmes pour des agents d'IA industriels, incluant le raisonnement analogique, la reformulation et l'exploration multi-modèles.
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Fournit un protocole complet pour interroger les dépôts académiques majeurs, filtrer les résultats, évaluer la qualité des publications, et extraire des connaissances actionnables dans le domaine de l'Industrie 4.0, des systèmes multi-agents, des pipelines…
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Explorer les techniques avancées de gestion de la mémoire dans les systèmes d'intelligence artificielle pour des applications à long terme, incluant les mémoires vectorielles, graphiques et adaptatives.
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Explorer les techniques d'apprentissage par renforcement multi-agents (MARL), incluant la communication dynamique, la coordination, la décomposition des tâches et les protocoles d'entraînement décentralisés.
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Exploiter la théorie des graphes pour optimiser des structures algorithmiques, des systèmes multi-agents complexes et des réseaux distribués.
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Appliquer la modélisation probabiliste dans des systèmes IA pour des modèles statistiques avancés, incluant l'inférence bayésienne, les processus gaussiens et l'optimisation de l'incertitude.
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Explorer les systèmes avancés de génération augmentée par récupération (RAG) — architectures, stratégies de chunking, indexation hybride, récupération multi-hop et alternatives comme HippoRAG2.
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Stratégies avancées pour rechercher, analyser et synthétiser la littérature académique sur les systèmes multi-agents appliqués à la planification et l'exécution de tâches complexes.
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Implémenter une compression extrême d'images avec VQGAN (Vector Quantized GAN) pour atteindre des bitrates aussi faibles que 0.04 bpp tout en maintenant une haute qualité perceptuelle.
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Sécuriser les réseaux industriels et les systèmes OT/IT connectés : segmentation IEC 62443, authentification forte, monitoring IDS/IPS, plans de réponse aux incidents.
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Programmer en Elixir, utiliser OTP et les outils Mix.
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Rédiger une compétence (SKILL.md) dans le dépôt.
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Investigate and explain how the EVA web dashboard / file-browser (web/server/web_server.py) determines filesystem paths, the default working directory, config precedence, and related /api/fs/* behavior. Use when the user asks "where is X", "what is my default…
원문 언어: 영어
Analyser et extraire la structure HTML des en-têtes de panneaux, leurs styles CSS et attributs associés.
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Organiser la sortie des projets, scripts et fichiers dans une arborescence standardisée pour une gestion professionnelle et maintenable.
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Écrire du code idiomatique selon le Zen de Python (PEP 20).
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Rédiger des docstrings PEP 257 au format Google Style.
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Appliquer le typage statique selon la PEP 484 en Python.
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Utiliser l'opérateur Walrus et le Pattern Matching.
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