streamlit

When working with Streamlit web apps, data dashboards, ML/AI app UIs, interactive Python visualizations, or building data science applications with Python

1. Aktywuj tę umiejętność w Claude'a, gdy pracujesz nad projektem Streamlit — budowaniem dashboardów, aplikacji do analizy danych, interfejsów ML/AI lub interaktywnych wizualizacji w Pythonie.

2. Opisz Claude'owi, co chcesz zbudować: na przykład dashboard z wykresami czasu rzeczywistego, aplikację do przesyłania plików, formularz z dynamicznymi polami lub chat interface. Umiejętność automatycznie zasugeruje odpowiednie komponenty i wzorce Streamlit.

3. Pytaj o konkretne widgety i funkcje — przyciski, suwaki, pola wyboru, uploady plików, wykresy. Claude będzie znać ich API i parametry z dokumentacji.

4. Gdy napotkasz problemy ze stanem aplikacji, pytaj o st.session_state do przechowywania danych między uruchomieniami, lub o @st.cache_data i @st.cache_resource do optymalizacji wydajności.

5. Dla bardziej zaawansowanych scenariuszy pytaj o callback'i widgetów, fragmenty do izolacji logiki, aplikacje wielostronicowe z routingiem, konfigurację tematów lub integrację uwierzytelniania OpenID Connect.

6. Gdy będziesz gotów do wdrożenia, pytaj Claude'a o instrukcje dla Streamlit Community Cloud lub innych platform — umiejętność zawiera wytyczne z oficjalnych poradników wdrażania.