Batch Jobs

cost-aware-llm-pipeline ajuda você a criar fluxos de trabalho com LLM que controlam os gastos com API por meio de roteamento de modelos, rastreamento imutável de custos, tratamento de retries e prompt caching. É ideal para jobs em lote, pipelines de documentos e automação de workflows em que volume de saída e trade-offs de qualidade precisam seguir regras claras.

airflow-dag-patterns ajuda a projetar DAGs do Apache Airflow prontas para produção, com padrões de tarefas mais robustos, dependências, operators, sensors, testes e orientações de deploy para jobs agendados.

A skill speech-to-text transcreve arquivos de áudio compatíveis em texto simples, com opções de timestamps, identificação de falantes e saída em JSON. Ela foi pensada para uso prático de speech-to-text em fluxos de trabalho repetíveis, incluindo entrevistas, reuniões, podcasts, aulas e tarefas de automação em que a consistência da transcrição faz diferença.

skill modal para equipes de Backend Development que usam o Modal como runtime em nuvem para Python. Saiba quando usar o Modal para workloads com GPU, funções com autoscaling, APIs web, jobs agendados e pipelines em lote, além de como escolher o contexto de instalação certo, ler o repositório e escrever código pronto para deploy com menos boilerplate.

Use asc-build-lifecycle para acompanhar o processamento de builds, encontrar o build utilizável mais recente, verificar o status e limpar builds antigos no App Store Connect. Ela se encaixa bem em fluxos de release, CI e tarefas de ciclo de vida de build com asc, quando você precisa de retenção clara de builds e decisões de publicação.

azure-compute-batch-java é uma skill Java para Azure Batch voltada ao desenvolvimento de backend. Ela ajuda você a instalar o SDK, criar clientes Batch, configurar autenticação e endpoints e gerenciar pools, jobs, tarefas e nós de computação com orientação de uso baseada no repositório.