Trợ lý chuyên gia hỗ trợ soạn thảo các bài báo khoa học sử dụng dữ liệu phân tích (DSC, TG, quang phổ hồng ngoại). Chuyển đổi dữ liệu thô thành các bản thảo bài báo sẵn sàng xuất bản với cấu trúc chuẩn mực, tài liệu tham khảo và định dạng theo yêu cầu của tạp chí.
Dự báo thời điểm các ổ đĩa và phân vùng (volume) sẽ đầy dựa trên các mẫu dữ liệu mức sử dụng (tệp CSV gồm dấu thời gian, phân vùng, dung lượng đã dùng và tổng dung lượng). Ước lượng tốc độ tăng trưởng tổng thể và trong tuần gần nhất, loại bỏ các bước nhảy đột biến một lần khỏi xu hướng, đồng thời đưa ra số ngày và ngày cụ thể chạm ngưỡng đầy 80, 90, 95 và 100% cùng mức dung lượng đề xuất để duy trì khoảng dự phòng 90 ngày. Cảnh báo các phân vùng sắp đầy, tốc độ tăng trưởng đang tăng tốc, các bước nhảy đột ngột, xu hướng nhiễu và dữ liệu quá mỏng. Bao gồm công cụ dự báo viết bằng thư viện chuẩn Python kèm tùy chọn --self-test.
Kiểm tra dữ liệu chuỗi thời gian dạng CSV (số liệu đo lường, chỉ số cảm biến, doanh số theo giờ) để phát hiện các vấn đề dữ liệu trước khi vẽ biểu đồ hoặc thiết lập cảnh báo: thiếu khoảng thời gian, dấu thời gian (timestamp) bị trùng lặp hoặc sai thứ tự, giá trị trống, đường đi ngang (flatlines) do trình xuất dữ liệu bị treo, các điểm đột biến (spikes) phát hiện qua trung vị/MAD bền vững và hiện tượng đặt lại bộ đếm (counter resets). Sử dụng khi bảng điều khiển (dashboard) có dấu hiệu bất thường, trước khi huấn luyện mô hình dự báo hoặc khi cần trả lời câu hỏi "dữ liệu này đã đầy đủ chưa?". Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ cờ --self-test.
Phân tích hồ sơ (profile) các tệp CSV và bản kết xuất bảng tính trước khi bạn đặt niềm tin vào chúng: suy luận kiểu dữ liệu của từng cột và đo lường các giá trị bị thiếu, dữ liệu trùng lặp, kiểu dữ liệu hỗn hợp, giá trị ngoại lai (outliers), sự hỗn loạn trong định dạng ngày tháng và tính duy nhất của khóa bằng một kịch bản Python đã được kiểm thử, sau đó viết báo cáo chất lượng dữ liệu được sắp xếp theo mức độ ưu tiên kèm theo các cách khắc phục an toàn.
Kỹ năng nền tảng dữ liệu X (Twitter) dành cho các tác nhân lập trình AI (AI coding agents). 122 điểm cuối REST API, 2 công cụ MCP, 23 loại trích xuất dữ liệu, webhook xác thực HMAC. Thao tác đọc chỉ từ $0.00015/lệnh gọi - rẻ hơn 66 lần so với X API chính thức. Hoạt động tốt với Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Windsurf & hơn 40 tác nhân khác.
