Data Visualization

O dashboard-builder ajuda você a transformar métricas em um dashboard operacional prático para Grafana, SigNoz ou ferramentas semelhantes. Use a skill dashboard-builder quando precisar de um guia claro para criar dashboards de saúde, gargalos, throughput e painéis voltados à ação, em vez de um painel de vaidade.

visualization-expert é uma skill leve para seleção de gráficos, boas práticas de visualização e exemplos de código em matplotlib ou plotly. Use-a para escolher gráficos melhores, avaliar dashboards e aplicar orientações claras e acessíveis de visualização de dados a partir de um único arquivo SKILL.md.

grafana-dashboards ajuda agentes a projetar dashboards Grafana de produção para observabilidade. Use para planejar layouts com RED e USE, definir a hierarquia dos painéis e estruturar dashboards para métricas no estilo Prometheus.

Use a skill data-storytelling para transformar análises em narrativas prontas para decisão, com estrutura clara e direcionamento para relatórios, atualizações executivas e comunicação com stakeholders.

A skill kpi-dashboard-design ajuda equipes a planejar dashboards de KPI orientados à decisão, com seleção de métricas, hierarquia do dashboard, padrões de gráficos e orientações de governança para visões executivas, táticas e operacionais.

Use a skill do SymPy para matemática simbólica exata em Python, incluindo álgebra, cálculo, matrizes, fórmulas de física, teoria dos números, geometria e geração de código. Ela ajuda você a manter expressões exatas, escolher os módulos certos do SymPy e evitar erros comuns com floats. É ideal para quem quer um guia prático de SymPy para fluxos simbólicos e para usar SymPy em análise de dados.

qutip é uma skill em Python para simulação de física quântica voltada a sistemas quânticos abertos, dissipação, evolução temporal e óptica quântica. Use este guia do qutip para equações mestras, dinâmica de Lindblad, decoerência, cavity QED, simulação de estados e operadores e exemplos em Scientific Python. Não é para computação quântica baseada em circuitos.

A skill metrics-dashboard ajuda você a definir e desenhar um dashboard de métricas de produto com os KPIs, visualizações e limites de alerta certos. Use-a para planejar o que medir, como agrupar métricas e quais sinais devem disparar ações em fluxos de trabalho de produto, growth ou analytics.

Faça cohort-analysis de retenção de usuários, queda de engajamento e adoção de recursos por coorte. Esta skill de cohort-analysis foi criada para fluxos de Trabalho de Análise de Dados que precisam de validação, cálculo, visualização e insights claros a partir de dados estruturados de comportamento do usuário.

O app-analytics ajuda você a configurar, interpretar e melhorar o tracking de apps móveis com um plano de mensuração prático. Use-o para escolher as ferramentas certas, validar eventos, conectar atribuição a resultados e apoiar a análise de dados em decisões de produto, crescimento, assinaturas ou aquisição paga.

vega é uma skill de criação de gráficos para transformar dados estruturados em visualizações interativas e guiadas por dados, usando Vega-Lite na maioria dos casos e Vega para layouts mais avançados. Use-a para gráficos de barras, linhas, dispersão, mapa de calor, área, empilhados e multisséries quando você tiver campos de dados reais e precisar de especificações JSON válidas.

A skill data-analytics cria diagramas PlantUML para fluxos de trabalho de análise de dados, incluindo ETL, ELT, data lakes, data warehouses, pipelines de streaming, análise de logs e dashboards de BI. Ela é otimizada para deixar claro o fluxo de origem até destino, usar stencils de analytics e banco de dados da AWS, e gerar saídas práticas para guia de data analytics — não diagramas genéricos de software ou arquitetura de nuvem.

Skill shap para interpretabilidade de modelos e IA explicável. Use para entender previsões, calcular atribuições de variáveis, escolher gráficos SHAP e depurar o comportamento do modelo em análise de dados em modelos de árvores, lineares, deep learning e black-box.

Seaborn é uma skill de visualização estatística em Python, com entradas amigáveis para pandas e bons padrões prontos para uso. Use-a para explorar rapidamente distribuições, relações, comparações categóricas, box plots, violin plots, pair plots e heatmaps. Baseada em matplotlib para gráficos estáticos, prontos para publicação.

scvelo é um skill em Python para análise de RNA velocity em dados de RNA-seq de célula única. Use-o para estimar transições de estado celular a partir de mRNA não emendado e emendado, inferir a direção da trajetória, calcular tempo latente e identificar genes drivers. É especialmente útil para scvelo for Data Analysis quando você precisa de direção além de clustering padrão ou pseudotempo.

scientific-visualization é uma meta-skill para criar figuras prontas para publicação. Use-a para gráficos de submissão a periódicos com layouts em vários painéis, anotações de significância, barras de erro, paletas seguras para daltônicos e formatação no estilo Nature/Science/Cell. Ela coordena matplotlib, seaborn e plotly para trabalhos de Visualização de Dados com scientific-visualization.

skill de scanpy para análise de dados de RNA-seq de célula única em Python. Use para QC, normalização, PCA, UMAP/t-SNE, clustering, descoberta de genes marcadores, análise de trajetória e gráficos com qualidade de publicação. É mais indicado para fluxos exploratórios de scRNA-seq centrados em AnnData, com orientações claras de uso e instalação do scanpy.

networkx é uma skill em Python para criar, analisar e visualizar grafos e redes complexas. Use-a para casos de uso com networkx em caminhos mínimos, centralidade, agrupamento, detecção de comunidades, construção de grafos e fluxos de análise de dados com networkx. É ideal para dados de nós e arestas em que estrutura e relacionamentos importam.

Skill de matplotlib para plotagem em Python com controle total de eixos, rótulos, legendas, layouts e formatos de exportação. Use quando precisar de figuras científicas, análises com vários painéis, tipos de gráfico personalizados e visualizações reproduzíveis, especialmente quando quiser mais precisão do que um prompt genérico de gráficos oferece. É um guia forte de matplotlib para Data Analysis e gráficos prontos para publicação.

A skill matlab ajuda você a gerar, depurar e adaptar código MATLAB ou GNU Octave para operações com matrizes, análise de dados, visualização, estatística, otimização e computação científica. Use-a para uso executável em MATLAB, MATLAB para análise de dados, tradução de MATLAB para Python ou scripts compatíveis com Octave quando você quiser menos tentativa e erro do que em um prompt genérico.

A skill de infográficos ajuda você a criar visuais prontos para publicação a partir de um tema, conjunto de dados ou narrativa. Ela oferece suporte a infográficos para visualização de dados com geração via Nano Banana Pro, revisão de qualidade com Gemini 3 Pro, pesquisa opcional, paletas acessíveis e refinamento iterativo para marketing, relatórios, linhas do tempo, comparativos e layouts para redes sociais.

skill geopandas para análise de dados vetoriais geoespaciais em Python, incluindo arquivos shapefile, GeoJSON e GeoPackage. Use para ler, limpar, fazer joins, criar buffers, recortar, reprojetar e exportar dados espaciais com menos suposições.

O etetoolkit é um kit de ferramentas para árvores filogenéticas no fluxo de trabalho do ETE. Use o skill etetoolkit para analisar, editar, comparar, enraizar, podar e visualizar árvores em Newick, NHX, PhyloXML ou NeXML. Ele oferece suporte a filogenômica, análise de ortologia/paralogia, taxonomia do NCBI e saída em PDF ou SVG no estilo de publicação.

A skill deeptools ajuda em fluxos de trabalho de análise de NGS no deepTools: conversão de BAM para bigWig, QC, comparação de amostras e heatmaps ou gráficos de perfil para ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq e ensaios relacionados. Use-a como um guia prático de deeptools quando precisar de análise e visualização reproduzíveis via linha de comando.