أنماط لخطوط أنابيب بيانات تعلم الآلة الفعالة باستخدام Polars وArrow وClickHouse. TRIGGERS - خط أنابيب البيانات، Polars vs Pandas، تنسيق السهم، Clickhouse ml، التحميل الفعال، النسخة الصفرية، تحسين الذاكرة.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي ml-data-pipeline-architecture بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: terrylica/cc-skills.
Patterns for efficient ML data pipelines using Polars, Arrow, and ClickHouse.
ADR: 2026-01-22-polars-preference-hook (efficiency preferences framework)
Note: A PreToolUse hook enforces Polars preference. To use Pandas, add # polars-exception: at file top.
أنماط لخطوط أنابيب بيانات تعلم الآلة الفعالة باستخدام Polars وArrow وClickHouse. TRIGGERS - خط أنابيب البيانات، Polars vs Pandas، تنسيق السهم، Clickhouse ml، التحميل الفعال، النسخة الصفرية، تحسين الذاكرة. المصدر: terrylica/cc-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architectureأنماط لخطوط أنابيب بيانات تعلم الآلة الفعالة باستخدام Polars وArrow وClickHouse. TRIGGERS - خط أنابيب البيانات، Polars vs Pandas، تنسيق السهم، Clickhouse ml، التحميل الفعال، النسخة الصفرية، تحسين الذاكرة. المصدر: terrylica/cc-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architecture بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/terrylica/cc-skills