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AI Workspace Archive
Modèles Django + Celery de qualité production : configuration, conception de tâches, planification Beat, tentatives de récupération (retries), flux de travail canvas, tests et surveillance des tâches de fond.

claude-plugins
Référence rapide pour l'écriture de tests Python avec pytest : fixtures, paramétrisation, couverture, mocking et tests asynchrones.

autoskill
Implémentation Python accessible aux débutants, prête pour Jupyter, et explication d'un Algorithme Génétique pour optimiser la fonction de Rastrigin en utilisant la sélection par roue de roulette

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Conseils pratiques pour l'utilisation des outils Python uv et uvx : exécution de scripts depuis GitHub, packaging de petits scripts et flags recommandés pour les tests et la gestion d'environnement.

lingxling
Guide complet scikit-learn pour le machine learning classique : algorithmes supervisés/non supervisés, prétraitement, pipelines, évaluation et mise en production.

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Guide faisant autorité pour le machine learning classique avec scikit-learn : prétraitement, pipelines, sélection de modèles, évaluation et scripts d'exemple pour la production.

didi-skills
Conseils pratiques et modèles de code Python (matplotlib, seaborn, plotly) pour choisir les types de graphiques et produire des visualisations de données accessibles et de qualité publication.

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Déployez et itérez rapidement vos charges de travail IA via des GPU/CPU serverless sur Runpod avec rechargement à chaud et logs en direct.

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Analyse la complexité de la base de code (cyclomatique et cognitive) avec lizard/radon et génère des rapports hebdomadaires attribuant les changements de complexité par module.

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Gère les tâches PDF courantes : extraction de texte et de tableaux, fusion/division de fichiers, rotation/filigrane de pages et OCR pour rendre les documents scannés consultables.

pdd-skills-v3
Compétence d'architecte système senior pour concevoir des architectures de projet évolutives et sécurisées, des structures d'échafaudage et des modèles de documentation pour lancer rapidement de nouveaux projets.

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Règles et exemples de docstrings de style Google pour le code Python afin de standardiser la documentation des API publiques et les exemples.

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Créez des livres électroniques ePub 3 de qualité professionnelle à partir de textes et d'images, avec chapitres, table des matières, images de couverture et métadonnées pour Kindle/Apple Books.

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Accompagnement de niveau expert pour la construction d'API haute performance, async-first, utilisant FastAPI, SQLAlchemy 2.0 et Pydantic V2.

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Améliorez la qualité du code Python/ML avec des annotations de type, des docstrings de contrat, des audits d'exceptions, des tests basés sur les propriétés avec Hypothesis et des tests de mutation avec mutmut.

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Guide complet de tests Python basés sur pytest : fixtures, tests paramétrés, mocking, tests asynchrones, couverture et modèles de tests FastAPI.

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Générez des présentations PowerPoint (.pptx) professionnelles à partir d'un sujet, en utilisant un brouillon HTML interne et un script de construction pour produire le fichier .pptx final.

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Interrogez les données de la blockchain TON, suivez les événements en flux et gérez les webhooks via le SDK pytonapi pour les soldes de comptes, les transactions, les NFT, le staking et plus encore.

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Contrôlez et automatisez une instance n8n depuis un agent IA Paperclip : listez, créez, validez, déclenchez, surveillez et optimisez les workflows via l'API REST de n8n.

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Exemples de SDK Python et flux de travail pour gérer Azure API Center : créer/lister les centres d'API, enregistrer les API et les versions, importer des spécifications OpenAPI et gérer les déploiements

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Extrait les programmes les plus performants d'un run Shinka et génère un bundle Markdown compact pour l'itération et l'analyse.

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Accédez et interrogez l'API REST d'Ensembl pour la recherche de gènes, la récupération de séquences, l'annotation de variantes (VEP), les orthologues et la génomique comparative pour plus de 250 espèces.

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Modèles et exemples pour construire, optimiser et déployer des fonctions AWS Lambda en Python, avec un accent sur la performance des démarrages à froid (cold-start) et une structure de projet propre.

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Compétence de démonstration minimale qui exécute un script Python pour afficher un message de bienvenue — conçue comme exemple de vérification de santé ou d'intégration.

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Fournit des conseils et des flux de travail adaptés aux agents pour les sandboxes et l'orchestration Tensorlake — à utiliser lorsque l'utilisateur interroge les API Tensorlake, le sandboxing ou l'utilisation du SDK.

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Guide de débogage structuré pour Python : triage, diagnostics, corrections d'async/concurrence, profilage de performance et de mémoire, et flux de tests reproductibles.

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Modèle pour transformer du code Python exécuté en modules de package gentools réutilisables (api.py, impl.py) — générateur de boilerplate et guide de bonnes pratiques.

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Générez des modèles 3D de qualité CAO à partir de texte ou d'images de référence via build123d et prévisualisez-les dans un navigateur.