inspector
Inspector 是一款应用性能监控（APM）工具，帮助开发者自动检测应用错误与性能瓶颈。该技能通过 Membrane CLI 连接 Inspector，可管理数据、记录并自动化工作流。
Skill 广场
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更新于 10-22 00:14
数据与分析
16,741 个结果
outseta
Outseta 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Outseta 平台，管理人员、组织、交易、线索、项目、活动等数据，适用于需要与 Outseta 数据交互的场景。
sap-successfactors
SAP SuccessFactors 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 SAP SuccessFactors 云端人力资本管理（HCM）套件，用于管理员工档案、绩效、招聘、学习等数据并自动化工作流。
13-phan-tich-du-lieu
面向营销数据分析的技能：把 Meta、TikTok、GA4、CRM 或 Google Sheet 的原始数据转成可决策的洞察，并附决策日志（记录决策、依据、行动、负责人、期限与复盘日）。
mixedbread-parsing
Mixedbread Parsing 技能：通过 Mixedbread Parsing API 解析 PDF、Word、PowerPoint 和图片，提取结构化内容并执行 OCR，支持 Markdown、HTML、纯文本输出。
stock-analysis
基于 Yahoo Finance 等公开数据的股票与加密货币分析工具，支持 8 维度股票分析、投资组合管理、自选股与价格提醒、股息分析、热门趋势与传闻扫描。仅供信息参考，非投资建议。
nansen-perp-trader
nansen-perp-trader 是 nansen-cli 中用于深入查看某个 Hyperliquid 永续合约交易者的技能，可获取其身份标签、当前持仓、近期交易与整体盈亏，帮助回答“这个交易者在做什么、持仓与战绩如何”。
sql-optimization-patterns
一套 SQL 查询优化技能，涵盖索引策略、EXPLAIN 执行计划分析与常见优化模式，用于排查慢查询、设计高效数据库结构并降低数据库负载。
predictive-intelligence
ServiceNow Predictive Intelligence 机器学习能力的使用说明，覆盖分类、相似记录、聚类、回归与推荐，基于 sn_ml 脚本 API（仅 ES5）以及 snow_ml_predict 等 MCP 工具。
pm-analytics
pm-analytics 是一个产品分析流程技能，强调从决策问题出发而非从数据出发，用可行动指标替代虚荣指标，区分信号与噪声，并最终给出可执行建议。它覆盖漏斗、队列、分群与旅程分析，并把指标有效性、因果严谨性等交给其他技能校验。
ov-add-data
ov-add-data 是 OpenViking 的 CLI 技能，用于向 OpenViking 上下文数据库写入资源、长期记忆与技能定义，支持本地文件、目录、URL 与远程仓库导入，也可批量写入文本或对话记忆。
graph-build
基于 tree-sitter AST 与 SQLite 构建或更新代码知识图谱的技能，用于在搜索或影响面分析前建立代码结构认知。
claims-analytics
用于医疗理赔数据的解析、分析与欺诈检测的技能，提供可直接复制的 Python/SQL 代码，覆盖 X12 837/835 解析、ICD-10 等代码处理、医生画像、异常检测、NCCI 编辑校验与重复理赔识别。
rwd-cohort-analysis
面向理赔与电子病历等真实世界数据的队列分析技能，覆盖用ICD-10、NDC、CPT编码建队列、用药依从性（PDC/MPR）、倾向性评分、平衡诊断、Kaplan-Meier与Cox回归的完整流程，提供Python与R代码，用户需自备数据与编码表。
trajectory-analysis
面向单细胞 RNA 测序的轨迹推断技能，覆盖扩散伪时间（DPT）、PAGA、基于 scVelo 的 RNA 速率以及基于 CellRank v2 的命运映射，可根据数据类型选择合适方法并生成可运行的 Python 脚本或 notebook 单元。
redis
Redis 数据库管理技能，覆盖 redis-cli 连接、键与各类数据结构命令、持久化、主从复制、集群管理、性能监控及常见场景用法。
executive-dashboard
面向高管仪表盘设计的专家技能，用于KPI可视化、商业智能与汇报。强调战略聚焦、信息层级、5秒法则、渐进披露与移动端适配，覆盖财务、运营、客户等KPI类别及图表选择、缓存、数据刷新与测试实践。
data-quality-auditor
用于评估 CSV/Excel 数据集质量的工具，检查缺失值、重复项、类型问题和格式不一致，可计算总体质量分并生成 HTML/JSON 报告，适合数据验证、ETL 流程和入仓前检查。
database-optimization-commerce
面向电商场景的数据库优化技能，讲解如何通过索引设计、慢查询分析、订单表分区、读写分离与搜索卸载来加速商品与订单查询。资料覆盖 Shopify、WooCommerce、BigCommerce 与自建/无头架构的差异，并给出 PostgreSQL 示例。
matlab-scientific-computing
MATLAB/GNU Octave 数值计算技能，覆盖矩阵与线性代数、微分方程、信号处理、优化、统计与科学可视化，示例采用 MATLAB 语法，可同时运行于 MATLAB 与 Octave。
ray-data
Ray Data 是 Ray 项目中的分布式数据处理库，面向机器学习与 AI 工作负载设计。它支持流式执行，可处理超出内存容量的数据集，并提供 CPU/GPU 加速的转换能力。Ray Data 可读取 Parquet、CSV、JSON、图片、NumPy、Pandas 等格式，并能与 Ray Train、PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等框架集成。安装方式为 pip install -U 'ray[data]'。根据资料，它适用于为 ML 训练处理大型数据集（>100GB）、跨集群分布式预处理、构建批量推理流水线、加载多模态数据等场景；对小于 1GB 的单机小数据可考虑 Pandas，表格类与 SQL 类操作可考虑 Dask 或 Spark。
weights-and-biases
Weights & Biases（W&B）是一个面向机器学习实验跟踪与 MLOps 的工具。它可以通过自动日志记录跟踪 ML 实验，在实时仪表盘中可视化训练过程，比较不同超参数与配置下的运行结果，使用自动化 sweeps 优化超参数，并通过版本与血缘管理模型注册表。资料显示其用户超过 20 万 ML 从业者，GitHub 星标 10.5k+，集成 100+。安装方式为 pip install wandb，登录使用 wandb login 或设置 WANDB_API_KEY。核心概念包括项目与运行、配置跟踪、指标记录、模型检查点、超参数 sweeps、Artifacts 与模型注册表，并提供 HuggingFace Transformers、PyTorch Lightning、Keras/TensorFlow 等集成示例。
anomaly-detector
Anomaly Detector 是一套面向数据工程师和分析师的生产级异常检测函数，支持 Z-score、IQR、修正 Z-score、Isolation Forest、LOF、滚动窗口、STL 及集成方法，用于在数据集中识别离群点。
us-gov-shutdown-tracker
该技能用于追踪和分析美国政府停摆对货币市场流动性的影响，核心监测指标包括财政部一般账户（TGA）、银行准备金、有效联邦基金利率（EFFR）与担保隔夜融资利率（SOFR），数据来自 FRED API。其分析逻辑是：政府停摆期间联邦支出停止但税收继续，TGA 在美联储累积，机械性地抽走银行准备金，造成流动性稀缺并推高 SOFR 相对 EFFR 的溢价，形成所谓「变相加息」（stealth tightening）。脚本将流动性状况分类为 EASING（压力缓解）、TIGHTENING（压力加剧）、STABLE（相对稳定）与 MIXED（复杂信号）四种状态，并输出 JSON 数据与包含三块面板的可视化图表。技能内置 2013、2018-19、2025 三次停摆的历史对比，附有历史案例与数据源参考文档。适用于停摆期间的流动性健康检查、趋势判断与历史对比。注意 TGA 与准备金数据按周更新（周三），SOFR 数据自 2018 年 4 月起才有，且脚本只描述当前状况，不具备预测能力。