Bereite dich selbstbewusst auf Gehaltsverhandlungen vor. Erhalte Marktdaten-Analyse, Verhandlungsskripte, Gegenangebot-Strategien und …
Llama
Skills für Metas Open-Source-Modelle Llama. Stark bei Self-Hosting, multimodaler KI, datenschutzorientierten Anwendungen und kosteneffizientem Deployment im großen Maßstab.
1000 Skills verfügbar
Metas Llama ist die am weitesten verbreitete Open-Source-KI-Modellfamilie. Llama 4 hat Mixture-of-Experts-Architektur und native multimodale Fähigkeiten eingeführt, wobei Scout ein beispielloses 10M Token Kontextfenster bietet. Komplett Open-Weight und kostenlos nutzbar – Llama treibt alles an, von persönlichen Projekten bis hin zu nationalen KI-Initiativen.
Hauptstärken:
- Vollständig Open-Weight, ohne API-Kosten oder Vendor Lock-in
- 10M Token Kontextfenster (Scout) – riesige Codebases und Archive verarbeiten
- Natives multimodales Verständnis von Text, Bildern und Video
- Trainiert auf über 200 Sprachen für globale Anwendungen
- Fine-Tuning für domänenspezifische Anforderungen
- Self-Hosting für vollständige Datenkontrolle
- Von Staaten für souveräne KI-Initiativen übernommen (Frankreich, Indien, VAE)
Ideal für: Self-Hosted Deployments, datenschutzsensible Anwendungen, Custom Fine-Tuning, mehrsprachige Projekte, Enterprise-KI im großen Maßstab und Entwickler, die KI-gestützte Produkte bauen.
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Analysiere Verträge auf Red-Flags, fehlende Klauseln und potenzielle Probleme. Einfache Erklärungen rechtlicher Begriffe.
Transformiere Meeting-Transkripte in strukturierte Zusammenfassungen mit Schlüsselentscheidungen, Aktionspunkten mit Verantwortlichen und …
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Automatisiere Browser-Interaktionen mit Playwright. E2E-Tests, Scraping, Screenshots und PDF-Generierung.
Paketiere Python-Projekte professionell. pyproject.toml, Versioning, PyPI-Publishing und moderne Build-Systeme.
Teste Python-Code mit pytest, Fixtures und Mocking. Von Unit Tests bis Integration Tests mit Best Practices.
Modernisiere legacy React-Apps. Class Components zu Hooks, Create React App zu Vite, und aktuelle Best Practices.
Nutze Scikit-Learn für Machine Learning in Python. Modelle trainieren, evaluieren und deployen.
Denke wie ein Senior Software Architekt. System Design, Trade-offs, Skalierung und technische Führung.
Optimiere SQL-Queries für bessere Performance. Indexing, Query-Pläne, N+1-Probleme und Datenbank-Tuning.
Entwickle mit Supabase: Auth, Postgres, Real-time, Storage und Edge Functions. Best Practices und Patterns.
Erkenne und vermeide häufige Testing-Fehler. Flaky Tests, Over-Mocking, fehlende Assertions und Test-Coupling.
Nutze UV für ultraschnelles Python-Dependency-Management. Installation, Lockfiles und Virtual Environments.
Baue Retrieval-Augmented Generation Systeme. Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking und Retrieval-Strategien.
Meistere asynchrone Programmierung in Python mit asyncio, Coroutines und paralleler Verarbeitung für performante Apps.
Umfassendes Recherche-, Analyse- und Content-Extraktionssystem. Multi-Source parallele Recherche mit tiefgehender Inhaltsanalyse für …
Meistere TailwindCSS für effiziente Styling-Workflows. Custom Themes, Plugins, Responsive Design und Optimierung.
Frontend-Entwicklung auf Senior-Level. Performance, Accessibility, State Management und Team-Mentoring.
Baue elegante UIs mit shadcn/ui. Komponenten-Customization, Theming und Integration mit Next.js und React.
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