提供Tangle框架下构建可维护ML管道的最佳实践，涵盖结构组织、组件选择、数据流设计及常见模式，旨在提升流水线清晰度和复用性。
根据目标描述和JSONL样本数据，分析数据结构并选择合适算子，生成标准DataFlow管道代码。支持字段依赖追踪、算子决策及错误修复。
提供高频日内剥头皮策略的结构化模板，基于动量、RSI和成交量信号。明确提示参考回测亏损，建议作为框架而非直接部署方案，需自行调参验证。
用于构建和编辑专业Excel电子表格及财务模型。支持公式、格式化、数据验证等功能，提供快速建表、脚本化高级操作及现有文件编辑路径，确保模型动态计算与数据规范性。
用于创建端到端持续学习基准测试任务，涵盖Jinja模板、JSON契约、E2E测试及文档。通过交互式引导确保设计质量，并在关键节点进行预检与验证。
OpenMed本地临床NLP库的入门指南，提供安装、核心API（NER、PHI脱敏）及子技能映射，用于构建医疗文本处理管道。
提供生产级数据管道设计指南，涵盖ETL/ELT模式、数据质量、监控及成本优化。包含核心原则（幂等性、可观测性）、成熟度模型及批流架构对比，旨在指导构建可靠、高效的数据工程系统。
将 LookML 模型映射为 ktx 语义层源，支持 Overlay 和 Standalone 模式。包含类型转换、连接检查及写入规则，用于数据建模与集成。
基于MPyReq框架，为GitHub上的Python图像处理和计算机视觉模型构建MATLAB接口。支持分割、检测等任务，需验证依赖环境并生成调用脚本。
用于构建基于 Hugging Face API 的可复用命令行脚本和工具，支持数据获取、增强及链式处理。适用于自动化任务、API调用组合及模型/数据集元数据处理场景。
用于设计数据提取模板，支持model、list、set三种记录类型。根据需求定义字段结构、标识符及提取指南，生成标准化YAML配置。
指导.NET 8+项目中AI与ML技术选型，涵盖ML.NET、MEAI、Agent Framework等库，用于分类、RAG及本地推理等场景。
指导如何在系统中添加新的知识领域（如医疗、金融），涵盖通过装饰器注册领域、更新提示词及添加少样本示例。
