sustainability-rss-fetch
一个用于可持续主题期刊 RSS 采集的智能体技能：先用 DOI 为主键把所有 RSS/Atom 条目完整入库到独立 SQLite，再做语义筛选，相关条目保留元数据，无关条目裁剪为仅含 DOI 的轻量记录。
Skill 广场
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更新于 10-23 00:13
数据与分析
16,816 个结果
lifelines
lifelines 是一个完整的 Python 生存分析（Survival Analysis）库，专注于处理医学与流行病学研究中的“事件发生时间”（Time to Event）数据，例如死亡、康复或复发。它支持右删失（right-censored）数据，能够正确区分“发生事件”与“删失”样本，避免将未发生事件的个体误判为存活而引入偏差。核心能力包括使用 Kaplan-Meier 估计器绘制生存曲线、估算中位生存时间，通过 Cox 比例风险（Cox Proportional Hazards）回归识别年龄、治疗方式等风险因素并输出风险比（Hazard Ratio），以及使用对数秩检验（logrank test）比较多组生存曲线差异。库还提供 Weibull、Exponential 等参数化模型，便于在需要外推超出观察期时使用。典型应用场景包括临床试验数据分析、治疗组间生存比较、预后模型构建与流行病学研究。使用时需正确设置 event_observed（1 表示事件发生，0 表示删失），并检验比例风险假设（cph.check_assumptions()），不满足时可改用分层 Cox 或参数化模型；同时建议绘制置信区间以体现小样本下的估计不确定性。
r-bayes
r-bayes 是一套在 R 中进行贝叶斯推断的实践模式集合，核心基于 brms 包，并配合 cmdstanr、dagitty、ggdag、marginaleffects、tidybayes、bayesplot 等工具。它覆盖因果有向无环图（DAG）的构建与数据验证、多层模型（随机截距、随机斜率、交叉随机效应）、个体内中心化与滞后预测变量、先验设定、后验抽样与汇总、优势比换算、边际效应计算、模型诊断（MCMC 收敛、后验预测检验、先验-后验对比）以及结果可视化。适用于需要在 R 中执行贝叶斯分析、处理嵌套或纵向数据、进行因果推断与效应解释的场景。
api-analytics-setup-posthog
PostHog 分析与功能开关的一次性接入技能，涵盖 posthog-js 客户端 Provider、posthog-node 服务端客户端及环境变量配置，用于在项目中完成分析埋点与功能开关的基础搭建。
review
周期性复盘分析技能，用于对交易决策进行周度或月度回顾，验证投资建议准确性并沉淀经验。支持自动判断复盘类型、获取真实行情数据并生成复盘报告。
options-analysis
options-analysis 是一个用于金融期权分析的技能，基于 Black-Scholes 等定量模型对期权进行定价与风险评估。它接收股票价格、行权价、到期时间、波动率和无风险利率等输入，输出期权价格与希腊字母（如 delta、gamma）。支持通过 CLI 命令 claw options-analysis 调用，也可通过 API 集成到 Python 工作流中，适用于算法交易、风险管理仪表盘等场景。
alterlab-skill-name
alterlab-skill-name 是 alterlab-ieu/alterlab-academic-skills 中的技能模板条目，用于说明如何编写技能文档本身，而非已实现的具体功能。资料未提供实际能力说明。
baostock
BaoStock 是一个免费、开源的 A 股证券数据平台，通过统一的 Python API 提供历史 K 线、财务指标、宏观经济数据和行业分类，返回 pandas DataFrame，自 1990 年起有较长历史数据，无需积分或额度限制。
carto-site-selection
CARTO 的选址与蚕食分析技能，用于构建选址评分、门店蚕食风险量化和相似区域发现的工作流。需先加载 carto-create-workflow，涉及等时圈或缓冲区时加载 carto-trade-area-analysis。
aliyun-adb-mysql
用于通过阿里云 OpenAPI/SDK 管理 AnalyticDB for MySQL（ADB）的技能，覆盖资源生命周期与配置等操作，并附带元数据发现脚本、访问凭证优先级说明和输出验证流程。
flutter-fix-layout-issues
用于修复 Flutter 布局错误的技能，针对 RenderFlex 溢出、无界高度/宽度异常以及 ParentDataWidget 布局冲突，提供错误签名对照表、解决模式与排查流程。
address-parser
Address Parser 是一个将非结构化地址解析为结构化字段的工具，可提取街道、城市、州、邮编、国家等组成部分，并支持格式规范化、地址校验、批量处理和多种国家格式，输出结果可用于地理编码 API。
correlation-explorer
Correlation Explorer 是一个用于分析 CSV/Excel 数据集中变量相关性的 Python 工具，可计算相关矩阵、进行显著性检验、生成热力图，并支持 Pearson、Spearman、Kendall 三种方法，适用于数据探索、特征选择与关系识别。
web-scraper
Web Scraper 是一个递归抓取网页并提取纯文本内容的技能，支持并发处理、链接跟随、URL 去重、按 URL 结构生成目录层级、域名限制与内容过滤，可将文档或网站内容保存为本地文本文件。
statistical-analysis
Statistical analysis（统计分析）是一套用于检验假设和量化变量关系的技能工具包，主要面向学术研究场景。它支持常见的假设检验，包括 t 检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验；也支持回归、相关分析以及贝叶斯统计。工具强调在正式分析前进行假设检验（如正态性、方差齐性、线性、异常值检测），并计算效应量与置信区间，同时可进行功效分析以确定所需样本量或评估研究可检测的效应。结果可按 APA 格式报告，便于论文写作与学术发表。该技能提供配套参考文档与 Python 脚本，使用 scipy.stats、statsmodels、pingouin、pymc、arviz 等库完成分析、诊断与可视化。适用场景包括实验或观察性数据的统计分析、研究规划与结果报告。具体安装命令、收费与价格信息暂未提供。
engineering-features-for-machine-learning
该技能用于机器学习特征工程，可创建、选择与转换特征以提升模型表现，涵盖特征缩放、编码、交互项和重要性分析，并借助 feature-engineering-toolkit 插件生成并执行 Python 代码。
ioredis
ioredis v5 是面向 Node.js 的 Redis 客户端，100% TypeScript，要求 Node.js >= 12、Redis >= 2.6.12。提供连接配置、管道、事务、发布订阅、Lua 脚本、Cluster 与 Sentinel 等能力，并附常见注意事项。
wjs-publishing-appstore
面向已能构建并上传 TestFlight 的 iOS 应用，帮助完成 App Store 上架前的元数据与截图准备，并用现有 fastlane 的 release 通道显式提交审核；依赖 wjs-publishing-testflight 已完成构建、签名与 beta 通道配置。
power-bi-partitions
用于通过 pbi-cli 管理 Power BI 表分区、命名表达式（M/Power Query 数据源）和日历表配置的技能，支持分区创建、刷新、删除以及日期表标记。
supabase-postgres-best-practices
该技能提供由 Supabase 维护的 Postgres 性能优化与最佳实践指南，适用于编写、审查或优化 Postgres 查询、模式设计、索引、连接池、行级安全（RLS）等场景。内容按影响程度分为 8 类规则：查询性能、连接管理、安全与 RLS（均为 CRITICAL 级别），模式设计（HIGH），并发与锁定（MEDIUM-HIGH），数据访问模式（MEDIUM），监控与诊断（LOW-MEDIUM），高级特性（LOW）。每个规则文件包含问题说明、错误 SQL 示例、正确 SQL 示例，以及可选的 EXPLAIN 输出或指标和补充参考；并提供 Supabase 相关说明与完整汇总文档 AGENTS.md。
fear-and-greed
基于巴菲特1986年信"别人贪婪时恐惧、别人恐惧时贪婪"的逆向决策技能，用于市场极端情绪下判断何时买或卖。
latticework-mental-models
多元思维模型框架技能，用于在用户只用单一视角分析复杂问题时，从数学、工程、物理、生物、心理、经济等多学科调取模型进行交叉验证，输出多维分析报告。
backtesting-trading-strategies
该技能用于在历史数据上回测加密货币与传统交易策略，计算夏普比率、索提诺比率、最大回撤等绩效指标，并生成权益曲线与逐笔交易分析。它内置8种策略（SMA、EMA、RSI、MACD、布林带、突破、均值回归、动量），支持参数网格搜索优化，附带数据获取、回测、指标计算与优化脚本，帮助在投入真实资金前验证策略有效性。
3d-bin-packing
面向集装箱装载与三维装箱的技能，帮助把纸箱按分组约束装入集装箱、估算所需柜数并提升空间利用率，同时校验摆放位置、承重与尺寸公差。