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Use CausalML for causal inference, uplift modeling, matching, validation, interpretation, and treatment optimization workflows.

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Use CausalNex to learn causal structures, fit Bayesian networks, discretize features, generate synthetic graph data, and run inference, evaluation, and latent-variable workflows.

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Use CellTypist for single-cell RNA-seq cell type annotation, model management, custom classifier training, CLI usage, and result visualization workflows.

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Use Cirq to build, simulate, transform, serialize, validate, and provider-package quantum circuits.

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Use CLAM for weakly supervised computational pathology workflows on whole-slide images, from WSI patching through features, training, evaluation, and heatmaps.

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Guides CLIP-as-service client, server, and CLIP search workflows for text/image embeddings, cross-modal ranking, and retrieval services.

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Use ColBERT/colbert-ai for late-interaction retrieval: prepare data, inspect configs, train/fine-tune, index collections, search rankings, update indexes, serve search, evaluate MS MARCO/LoTTE outputs, or reason about Baleen multi-hop retrieval.

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Use Cookiecutter Data Science to generate, configure, validate, and troubleshoot reproducible data-science project templates and generated project workflows.

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Route BertViz Transformer attention visualization, neuron-view, notebook, and HTML export workflows.

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Route BERTopic topic modeling, embedding, vectorizer, labeling, visualization, and serialization workflows.

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Use BentoML to author model-serving Services, build and containerize Bentos, run HTTP/gRPC servers and clients, manage models, operate the CLI and BentoCloud, and configure observability or production runtime behavior. Use when tasks mention BentoML, bentoml service.py, bentofile.yaml, Bento build/serve/deploy, BentoCloud, or BentoML model stores.

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Route BEIR repository tasks for benchmark data loading, retrieval evaluation, reranking, generation, and training workflows.

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CPU-only operating guidance for the BEHAVIOR-1K BDDL 3.7.0 package: symbolic activity definitions, condition parsing/evaluation, object taxonomy, and generated-data-backed knowledge-base inspection.

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Routes BasicTS time-series training, dataset, model, and pipeline workflows through focused sub-skills.

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Route Baichuan2 chat inference, deployment/quantization, and fine-tuning workflows.

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Routes BackgroundMattingV2 tasks for background matting inference, export, and training workflows.

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Routes agents working with Axolotl config-driven LLM fine-tuning, datasets, SFT, preference tuning, GRPO/EBFT, model adapters, distributed training, CLI operations, and troubleshooting.

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Routes AutoTrain Advanced installation, CLI, config, training, UI/API, backend, and utility workflows.

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Routes Autograd install, differentiation, wrapper, extension, and optimization workflows for NumPy-based scientific Python code.

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Route AutoGluon repo tasks across tabular ML, time-series forecasting, multimodal AutoML, package setup, diagnostics, and saved predictor troubleshooting.

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Use this skill for maintaining, migrating, debugging, and safely operating Microsoft AutoGen Python 0.7.x applications, including AgentChat, Core runtimes, extensions, Studio, Magentic-One, AG Bench, and pyautogen compatibility.

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Guides core Autodistill workflows for foundation-model auto-labeling, target-model distillation, CLI/plugin registry use, custom model interfaces, and utilities.

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Route auto-sklearn AutoML estimator, data validation, search, custom component, and metadata-maintenance workflows.

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Route Auto-PyTorch tabular and forecasting workflows.

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