O que streamlit faz?
Modelos de aplicativos de dados interativos otimizados para visualização em tempo real de métricas de desempenho de bancos de dados vetoriais internos.
Modelos de aplicativos de dados interativos otimizados para visualização em tempo real de métricas de desempenho de bancos de dados vetoriais internos.
Esta skill fornece templates prontos para uso do Streamlit, um framework Python para construção rápida de aplicativos web de dados. Seu foco principal é a visualização em tempo real de métricas de desempenho de bancos de dados vetoriais internos, como aqueles usados em sistemas de busca semântica ou IA generativa. A skill abstrai a configuração inicial de dashboards interativos, permitindo que desenvolvedores e engenheiros de dados monitorem rapidamente latência, taxas de consulta e precisão dos resultados, sem precisar construir a interface do zero. Baseia-se em componentes padrão do Streamlit, como gráficos de linhas, tabelas e métricas, e pode ser integrada a qualquer banco de dados vetorial que exponha APIs de monitoramento.
npx skills add streamlit/streamlitInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Modelos de aplicativos de dados interativos otimizados para visualização em tempo real de métricas de desempenho de bancos de dados vetoriais internos.
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.