Шаблоны для эффективных конвейеров данных машинного обучения с использованием Polars, Arrow и ClickHouse. ТРИГГЕРЫ — конвейер данных, поляры против панд, формат стрелок, clickhouse ml, эффективная загрузка, нулевое копирование, оптимизация памяти.
Быстро установите AI-навык ml-data-pipeline-architecture в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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.
Шаблоны для эффективных конвейеров данных машинного обучения с использованием Polars, Arrow и ClickHouse. ТРИГГЕРЫ — конвейер данных, поляры против панд, формат стрелок, clickhouse ml, эффективная загрузка, нулевое копирование, оптимизация памяти. Источник: terrylica/cc-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architectureШаблоны для эффективных конвейеров данных машинного обучения с использованием Polars, Arrow и ClickHouse. ТРИГГЕРЫ — конвейер данных, поляры против панд, формат стрелок, clickhouse ml, эффективная загрузка, нулевое копирование, оптимизация памяти. Источник: terrylica/cc-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill ml-data-pipeline-architecture После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/terrylica/cc-skills