code design
Назад к скиллам

$ get_skill("enkrateialucca-oreilly-live-training-agents")

oreilly live training agents

oreilly live training agents — данные для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком Jupyter Notebook, Data, ML. Исходники: EnkrateiaLucca/oreilly_live_training_agents.

GitHub

Когда использовать

  • В проекте есть признаки: notebooks/, datasets/, models/, pandas.
  • Нужен практический reference из GitHub: EnkrateiaLucca/oreilly_live_training_agents.

Когда не использовать

  • Репозиторий не подходит, если нужен полностью готовый результат без проверки лицензии, кода и актуальности.
  • Не используйте как единственный источник истины для security-sensitive решений.

Сигналы проекта

По этим признакам MCP рекомендует skill агенту.

notebooks/datasets/models/pandasJupyter Notebook

Файлы, которые агент должен проверить

notebooks/datasets/models/pandas

Инструкция для агента

Используй skill oreilly live training agents. Открой источник https://github.com/EnkrateiaLucca/oreilly_live_training_agents, изучи README и примеры. Применяй только идеи, которые подходят текущему проекту; не копируй код без проверки лицензии, зависимостей и безопасности.

$ related ./skills

Похожие скиллы

Данные ★ 141 тыс.

langchain

Закрывает задачи из области данных: работает с данными, базами, датасетами или RAG-контекстом, собирает повторяемые agent workflows и автоматизации, настраивает промпты, контекст, память или поведение LLM-агента. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, agents, ai.

Pythonagentsaiai agents
Данные ★ 81 тыс.

graphify

По README закрывает: генерация, анализ или подготовка изображений; подготовка видео, анимаций или презентаций; работа с базами данных, схемами и датасетами; документация, README, changelog и release notes. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, antigravity, claude-code.

Pythonantigravityclaude codecodex