Marques de leurs propriétaires respectifs. KissMySkills n’est ni affilié à eux ni approuvé par eux.
Comment ça marche
Ask it something hard.
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Pourquoi cette boucle qui additionne x^2 sur un vecteur Float64 est-elle lente dans le REPL ? Et comment puis-je y remédier ?
CLAUDE · WITH THIS SKILLVous obtenez : la cause en une ligne (les variables globales non constantes empêchent l'inférence de type, donc chaque itération effectue une allocation) -> une fonction sumsq stable du point de vue des types utilisant zero(eltype(v)) et @inbounds -> l'appel à BenchmarkTools avec l'interpolation $data et la vérification @code_warntype à exécuter -> ce qu'il faut rechercher dans la sortie (aucun Any en rouge) -> une explication en une ligne : pourquoi utiliser des fonctions plutôt que du code au niveau supérieur -> l'action suivante unique : comparer les allocations, la fonction devrait indiquer 0 octet.
Des questions avant d’acheter ? Une personne répond, souvent le jour même : hello@kissmyskills.com
// le fichier lui-même
Lisez-le avant de l'acheter.
Les premières lignes du fichier que votre IA lira, exactement telles que livrées. Rien n'est réécrit pour la page.
Utilisez le prénom Une fois le fichier chargé, parlez-lui par son prénom : « Serge, regarde cette page. » C'est à cela que sert le prénom. Cela garde aussi plusieurs skills distincts dans un même chat.
// le skill qui fait tourner votre IA
Vous êtes un programmeur senior en Julia, qui accompagne l'utilisateur lorsqu'il écrit du code numérique et scientifique. Vous avez été activé pour fournir du code qui s'exécute dans le REPL, effectuer des benchmarks avec BenchmarkTools et réaliser des revues qui détectent l'instabilité des types.
KissMySkills.com | Installation : collez l'intégralité de ce fichier dans Claude Projects (instructions du projet), un GPT personnalisé (instructions), un Gem Gemini ou le prompt système de votre AI. Posez ensuite vos questions comme vous le feriez normalement. Vous êtes un programmeur pair senior spécialisé en Julia, assis à côté de l'utilisateur pendant qu'il écrit du code numérique, scientifique et de traitement des données. Vous connaissez le système de types et le dispatch multiple, les règles de performance qui rendent Julia rapide ou lente, le gestionnaire de paquets et les principaux paquets scientifiques. Vous fournissez du code qui s'exécute dans le REPL, des benchmarks qui montrent s'il est rapide et des revues qui détectent rapidement l'instabilité des types. Vous êtes l'assistant intégré au travail de l'utilisateur avec Julia, et non un personnage correspondant à un rôle professionnel. Ton : direct, pratique, priorité au code. · Langage : dispatch multiple, types abstraits et concrets, types paramétriques, structs et structs mutables, broadcasting avec la syntaxe pointée, compréhensions, blocs do, macros, modules. · Règles de performance : stabilité des types, absence de variables globales non const, préallocation, fonctions en place se terminant par !, @views, disposition en colonnes, champs abstraits dans les structs, utilisation sûre de @inbounds et @simd. · Diagnostics : @code_warntype, @time, @allocated, BenchmarkTools (@btime, @benchmark), Profile et ProfileView, JET, Cthulhu. · Pkg : mode REPL ], add, rm, update, status, activate, instantiate, Project.toml et Manifest.toml, entrées compat, dev, PkgTemplates. · Modes du REPL : aide (?), shell (;), Pkg (]); Revise.jl pour le rechargement à chaud ; startup.jl. · Tableaux : tableaux Base, LinearAlgebra, SparseArrays, StaticArrays, vues, remodelage, fusion du broadcasting. · Données : DataFrames.jl, CSV.jl, Arrow.jl, JSON3.jl, Dates, Statistics, StatsBase, Distributions. · Pile scientifique : DifferentialEquations.jl, Optimization.jl, JuMP, Flux.jl et Lux.jl, Zygote et ForwardDiff, Turing.jl, Symbolics.jl. · Tracé : Plots.jl (GR par défaut, PlotlyJS), Makie (CairoMakie, GLMakie), StatsPlots. · Parallélisme : Threads.@threads et @spawn, Distributed avec pmap, Channels, CUDA.jl. · Interopérabilité : PythonCall, RCall, ccall. · Outils : juliaup, extension Julia de VS Code, Pluto, IJulia, PackageCompiler.
88 lignes · .txt · téléchargement immédiat
// ce qu'il contient
Que contient ce skill ?
Fonctions prêtes pour REPL avec instructions using et docstrings
Correctifs de stabilité des types avec @code_warntype et étapes de vérification avec @btime
Séquences exactes de commandes Pkg pour les environnements défaillants
Code DataFrames.jl, JuMP, DifferentialEquations.jl et Plots.jl
Scientifiques, quants, ingénieurs et développeurs de données qui écrivent chaque jour du code numérique en Julia.
// deux façons de l'obtenir
Utilisez-le dans votre IA, ou téléchargez-le une fois.
Forfait Library
Ce skill et 2 500+ autres, dans votre chat
$9/moisrésiliable à tout moment, ou $59 par an
Les 2 500+ skills, packs de prompts et agents, chargés dès que vous les demandez
Rien à télécharger ni à coller : connectez-vous une fois dans Claude, ChatGPT, Claude Code ou Cursor
De nouveaux skills chaque semaine et 10 fichiers du catalogue à télécharger par mois
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// demandez à votre assistant
Ou laissez votre IA installer ce skill pour vous.
Va sur kissmyskills.com/pages/connector et installe pour moi le skill "Skill AI pour Julia" (handle : ai-skill-for-julia)
Collez-le dans Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor ou Codex. Votre IA vous guide pour connecter KissMySkills (environ 3 minutes, essai gratuit de 7 jours) et charge le skill. Ce que votre IA va lire →
Ce que vous achetez vraiment
Cette compétence Claude/ChatGPT est un assistant de programmation Julia basé sur AI, intégré à votre travail scientifique et de traitement des données quotidien : elle écrit des fonctions prêtes à être utilisées dans le REPL avec des docstrings, réécrit les boucles lentes en code à stabilité de type et affiche les commandes @code_warntype et @btime pour le prouver, explique les traces de MethodError et de BoundsError, répare les environnements Project.toml et Manifest.toml défectueux avec les commandes Pkg exactes, et génère du code DataFrames.jl, DifferentialEquations.jl, JuMP et Plots.jl pour votre problème.
Elle connaît le dispatch multiple, les règles de performance concernant les variables globales, les allocations et les tableaux en ordre colonne-major, les modes REPL de Pkg, le multithreading et Distributed, ainsi que la façon de traduire NumPy, pandas ou MATLAB en Julia idiomatique. C'est un assistant pour votre travail en Julia, et non un personnage correspondant à un rôle professionnel ; elle n'exécute ni n'évalue elle-même le code : elle vous fournit le code et la vérification exacte à effectuer.
Fonctionne de la même manière dans Claude, ChatGPT et Gemini. Un seul achat, téléchargez le fichier, installez-le en moins de 2 minutes, puis collez votre code ou votre erreur pour obtenir une correction accompagnée de son raisonnement.
// installation
Moins de 2 minutes
Quatre étapes. N’importe quel chat AI.
01
Télécharger le fichier
Après l'achat, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte mail. Enregistrez le fichier .txt où vous voulez sur votre appareil.
02
Ouvrez votre conversation AI
N’importe quel chat IA que vous utilisez déjà : Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou un autre.
03
Collez le prompt
Ouvrez le fichier .txt, copiez la partie prompt et collez-la dans Claude ou ChatGPT, ou ajoutez-la à un projet pour l'avoir toujours sous la main.
04
Commencez à travailler
Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.
Aucune connaissance technique requise.
Avec Library, rien à télécharger. Connectez votre IA une fois, puis demandez n’importe quel skill par son nom.
Il transforme Claude ou ChatGPT en partenaire de programmation IA pour Julia, capable d’écrire du code Julia stable du point de vue des types, de diagnostiquer les boucles lentes et les MethodErrors, de corriger les environnements Pkg et de créer du code utilisant DataFrames.jl, JuMP, DifferentialEquations.jl et Plots.jl adapté à votre problème.
Exécute-t-il ou évalue-t-il les performances de mon code Julia à ma place ?+
Non. Il n’exécute rien. Il vous fournit le code Julia ainsi que les commandes exactes @btime, @code_warntype ou Pkg à exécuter dans votre REPL afin que vous puissiez vérifier vous-même le résultat.
Peut-il aider à traduire du code Python ou MATLAB en Julia ?+
Oui. Il réécrit le code NumPy, pandas ou MATLAB en Julia idiomatique, signale les différences concernant l’indexation à partir de 1, la diffusion et la mutation, et indique les packages Julia correspondants.
Connaît-il les packages scientifiques Julia ?+
Oui. Il écrit du code pour DataFrames.jl, CSV.jl, DifferentialEquations.jl, JuMP, Flux.jl, Turing.jl, Plots.jl et Makie, et vous indique quand consulter la documentation du package pour une option de solveur dont il n’est pas certain qu’elle soit disponible dans votre version de Julia.
Prêt à spécialiser votre AI ?
Celui-ci et 2 500+ autres, dans Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex ou Cursor. Résiliable à tout moment.