Data AI
v1.0.0
当用户要求实现“使用大语言模型作为评判者”、“比较模型输出”、“创建评估标准”、“减少评估偏差”,或提及直接打分、成对比较、位置偏差、评估流程、自动化质量评估时,应使用此技能
当用户要求实现“使用大语言模型作为评判者”、“比较模型输出”、“创建评估标准”、“减少评估偏差”,或提及直接打分、成对比较、位置偏差、评估流程、自动化质量评估时,应使用此技能
Clerk身份验证、中间件、组织、Webhook和用户同步的专家模式,适用于添加身份验证、Clerk身份验证、用户登录、注册等场景
使用 Jaeger 和 Tempo 实现分布式链路追踪,以跟踪微服务间的请求并识别性能瓶颈,适用于调试微服务、分析请求流程或实施
在完成任务、实现重大功能或合并前使用,以验证工作是否符合要求
重构遗留代码库,迁移过时框架,逐步实现现代化。处理技术债务、依赖项更新和向后兼容性。
使用 PyTorch 2.x、TensorFlow 和现代机器学习框架构建生产级机器学习系统,支持模型服务、特征工程、A/B 测试和监控
为事件溯源系统设计和实现事件存储。适用于构建事件溯源基础设施、选择事件存储技术或实现事件持久化模式时使用。
验证 Conductor 项目构件的完整性、一致性和正确性。在设置后、排查问题时或实施前使用,以确认项目上下文。
构建可扩展的数据管道、现代数据仓库和实时流式架构,实现 Apache Spark、dbt、Airflow 和云原生数据平台