¿Qué hace Creador de Conjuntos de Datos?
Repositorio de GitHub relacionado con habilidades de agente recientemente actualizado: amarnath3003/Creador de Conjuntos de Datos.
Repositorio de GitHub relacionado con habilidades de agente recientemente actualizado: amarnath3003/Creador de Conjuntos de Datos.
Esta habilidad de agente de IA te permite crear y gestionar conjuntos de datos personalizados directamente desde el entorno de desarrollo. Es útil para ingenieros de software y científicos de datos que necesitan generar, etiquetar o transformar datos de forma eficiente para entrenar modelos o realizar análisis. La habilidad se basa en el repositorio de GitHub amarnath3003/Dataset-Creator-App y está diseñada para integrarse con agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex. Su funcionamiento implica interactuar con el sistema de archivos local o remoto, ofreciendo una interfaz simplificada para definir esquemas, importar datos desde fuentes externas y exportar conjuntos de datos en formatos comunes como CSV o JSON.
npx skills add amarnath3003/Dataset-Creator-AppInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.