Dados e Análise

Utilize Fabric Materialized Lake Views (MLVs) com CREATE MATERIALIZED LAKE VIEW Spark SQL (GA Março 2026) e o decorador PySpark @fmlv.materialized_lake_view em um lakehouse com esquema habilitado. Suporta a sintaxe completa para gerenciamento de MLVs, incluindo regras de qualidade de dados, particionamento e refresh otimizado.

Transcreve arquivos de áudio (m4a, mp3, wav, ogg, flac, aac, webm, mp4) para texto usando whisper-cpp local (offline, sem API). Ideal para transcrição local, conversão de fala em texto offline ou processamento de gravações de áudio sem enviar dados externamente. Converte para WAV 16kHz via ffmpeg e executa whisper-cli localmente, mas não realiza diarização de locutor ou transcrição avançada.

This skill should be used when working with LaminDB, an open-source data framework for biology that makes data queryable, traceable, reproducible, and FAIR. Use when managing biological datasets (scRNA-seq, spatial, flow cytometry, etc.), tracking computational workflows, curating and validating data with biological ontologies, building data lakehouses, or ensuring data lineage and reproducibility

When the user wants to add, fix, or optimize schema markup and structured data on their site. Also use when the user mentions "schema markup," "structured data," "JSON-LD," "rich snippets," "schema.org," "FAQ schema," "product schema," "review schema," or "breadcrumb schema." For broader SEO issues, see seo-audit.

Gera diagramas desenhados à mão no Excalidraw a partir de linguagem natural. Use para criar diagramas, fluxogramas, mapas mentais, diagramas de arquitetura, ER ou de sequência, com saída em arquivos JSON .excalidraw.

Use esta skill quando o usuário disser /performance, /digest, pedir um relatório semanal de desempenho do Claude, ou quiser revisar suas sessões do Claude Code. Ela lê arquivos de sessão JSONL, calcula seis métricas de eficácia e dispara regras de diagnóstico.

Query optimization, indexing strategies, and database performance tuning for PostgreSQL and MySQL

Use this skill for processing and analyzing large tabular datasets (billions of rows) that exceed available RAM. Vaex excels at out-of-core DataFrame operations, lazy evaluation, fast aggregations, efficient visualization of big data, and machine learning on large datasets. Apply when users need to work with large CSV/HDF5/Arrow/Parquet files, perform fast statistics on massive datasets, create vi

Therapeutics Data Commons. AI-ready drug discovery datasets (ADME, toxicity, DTI), benchmarks, scaffold splits, molecular oracles, for therapeutic ML and pharmacological prediction.

Esta skill oferece dois serviços: (1) Dados on-chain Web3 via Chainbase CLI, utilizada para consultas sobre dados de blockchain, detentores de tokens, endereços de carteira, preços de tokens, domínios ENS, transações, portfólios DeFi ou qualquer análise on-chain.

Permite que agentes 0xagentprivacy utilizem grafos de raciocínio compartilhados e artefatos de inferência como holons persistentes e agnósticos de provedor. Ativa-se ao discutir Holonic BRAID, holons reutilizáveis para raciocínio delimitado, memória de agente como árvores de holons ou padrões de inferência de aprender-uma-vez-reutilizar-em-todo-lugar.

Interactive visualization library. Use when you need hover info, zoom, pan, or web-embeddable charts. Best for dashboards, exploratory analysis, and presentations. For static publication figures use matplotlib or scientific-visualization.