Defense-in-Depth Validation
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更新于 10-16 00:02
数据与分析
14,957 个结果
agent-observability-experiment-analyzer
此技能用于分析 LLM 实验结果，属于 Datadog Labs 的 agent-skills 集合。它支持单实验与多实验对比两种分析对象，并区分探索性分析与问答（Q&A）两种模式。运行前会自动检测后端：优先使用 Datadog MCP 工具，若不可用则回退到 pup CLI，两者都不可用时会提示用户连接 MCP 服务器或安装 pup。分析流程包含模式与输出解析、实验概览、指标分类与选择、信号发现、深度分析以及综合结论，并可生成 Datadog 实验对比 UI 链接与样本直达链接。输出可交付到对话、文件或 Datadog 笔记本。适用于需要理解实验表现、排查错误、比较候选与基线差异的场景。
llmquant-equities
LLMQuant Equities 是 LLMQuant 技能集中的股票研究工作流路由技能，用于在用户需要个股分析、股票比较、研究备忘录、并购套利备忘录或卖出/止盈决策时，把任务导向对应的专用工作流。它首先识别股票代码、投资周期、基准和所需交付物，再从工作流索引中选择最接近的一项，只打开所选工作流及其所需的本地资源，并可调用 LLMQuant Data 获取申报文件、价格、基本面、持仓、宏观、预期和事件数据，同时要求报告数据期间、申报日期、观察日期、数据陈旧提示及缺失的未来输入。
database-optimizer
database-optimizer 是一个专注于现代数据库性能调优、查询优化与可扩展架构设计的专家型技能。它覆盖多数据库平台（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle、MongoDB、DynamoDB 及各类云数据库），提供执行计划分析、查询重写、索引策略、缓存架构、N+1 查询消除、分库分表、模式设计与迁移、性能监控与基准测试、成本优化等能力。适用于需要数据库性能诊断、优化方案设计或架构扩展指导的场景。
agent-observability-session-classify
这是一个用于 Datadog Agent Observability 的会话与追踪分类技能，用于判断用户在某个 trace 或 session 中的意图是否得到满足。它输出 yes / partial / no 的满意度判定，并附一句简要理由。该技能支持三种模式：session_id 模式对单个 CMD+I 助手会话进行分类，trace_id 模式对单条追踪进行分类，ml_app 模式按应用名抽样批量分类。它可通过 Datadog MCP 服务器或 pup CLI 两种后端运行，并支持紧凑输出与详细报告两种格式。
dashboard-guidelines
dashboard-guidelines 是 Elastic 集成技能库中的一个技能，用于在集成包（integration package）中创建或审查 Kibana 资产，涵盖仪表板导出结构、命名规范以及数据流对齐。它指导用户在 Kibana 中构建或更新仪表板、将资产导出回包、审查 kibana/ 目录下的导出文件，并运行包校验命令。该技能强调使用稳定的 Kibana 版本、优先使用 Lens 可视化、采用 by-value 面板保持仪表板自包含、通过 data_stream.dataset 进行数据集感知过滤，并遵循统一的命名约定。它不适用于包与数据流目录脚手架、摄取管道解析、包级命令编排以及仪表板之外的测试套件选择。
longbridge-hedging
longbridge-hedging 是长桥（Longbridge）技能库中的对冲策略设计框架，用于为投资组合或单一持仓设计并评估对冲方案。它覆盖从简单的 Beta 对冲比率计算，到基于期权的保护策略（保护性看跌期权、领口策略），再到跨资产尾部风险对冲。该技能通过长桥市场数据获取行情、期权链和持仓信息，帮助用户明确对冲目标、计算对冲比率、选择期权保护结构、评估对冲成本，并给出不同市场下跌情景下的组合价值对比。使用时需通过 longbridge CLI 命令获取数据，涉及持仓查询需登录并具备交易权限。该技能仅推荐长桥数据与平台能力，输出内容仅供参考，不构成投资建议。
pp-google-search-console
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llmquant-data
LLMQuant Data 是一个面向数据原语研究工作流的路由型技能，用于将用户的数据研究任务分发到具体的工作流。当用户需要 SEC 文件、13F 持有人、宏观快照或基于来源的宏观简报时使用。它本身不直接产出答案，而是先识别用户关注的实体、股票代码、宏观指标、时间区间和所需交付物，再选择最接近的工作流，并仅打开该工作流及其明确引用的本地资源。该技能以 LLMQuant Data 作为外部事实来源，要求报告返回日期、申报期、覆盖范围提示和缺失输入。其工作流索引涵盖四类意图：从公司 10-K 中审阅业务、风险与 MD&A 证据；识别持有某股票代码的头部 13F 管理人和拥挤信号；构建紧凑的美国宏观状态快照；以及从宏观、市场和研究输入撰写面向市场的宏观简报。数据契约方面，优先使用 LLMQuant Data，可能需要读取 SEC 文件及特定章节、查询 13F 持有人列表与所有权集中度、检索宏观指标快照与历史及发布日期和元数据、以及获取市场价格、加密快照、研究知识和论文/维基上下文。若 LLMQuant Data 或兼容的数据 MCP 不可用，则要求用户提供数据或指明缺失输入，并仅基于已检索或用户提供的证据继续，将推断单独标注。
longbridge-company-profile
该技能用于生成投行风格的公司画像页（pitch-book company profile），面向交易材料与客户演示。它通过 Longbridge 数据与平台能力，围绕指定股票代码汇总公司概况、定位象限、财务矩阵、估值倍数、一年股价表现、管理层、主要股东及近期催化剂，并以结构化 Markdown 呈现。回复语言跟随用户输入（简体中文、繁体中文或英文）。数据缺失时以“—”标注。适用于需要演示级公司简介页、投资者材料或投行式公司描述的场合；若需紧凑单页可改用 longbridge-company-tearsheet，若需深度财务分析可改用 longbridge-fundamental。
longbridge-sector-screener
longbridge-sector-screener 是 Longbridge 技能库中的板块筛选与排名技能，用于对 A 股、港股、美股行业板块按估值（PE/PB）、资金流入、价格表现（1日/5日/20日）和换手率进行筛选与排序，输出板块排行榜。该技能为纯提示词（prompt-only）实现，无脚本，通过 Longbridge CLI 或 MCP 获取数据，板块覆盖依赖 Longbridge 可用的代表性 ETF/指数，不支持全市场板块筛选。
cryptoquant-pro-2-10-teneo
基于 Teneo Protocol 的 CryptoQuant Pro 2.10 智能体技能，通过内置 Teneo CLI 调用，可查看其实时命令、参数与定价并执行该加密数据代理。
apify-ecommerce
apify-ecommerce 是 Apify 官方技能库（awesome-skills）中的一个电商数据抓取技能，通过自然语言路由到合适的 Apify Actor，并借助 apify CLI 返回整合后的答案。它覆盖 30 多个平台，包括 Amazon、Walmart、eBay、Shopify、WooCommerce 等，可处理定价、评论、畅销榜、卖家发现、店铺抓取、技术栈检测、SEO 审计、竞品分析、搜索意图、商品匹配、外卖、活动、房地产、广告情报、分类信息、汽车、内容发现、TikTok Shop、网站交易市场等意图。使用前需安装 Apify CLI v1.5.0+（npm install -g apify-cli），推荐安装 jq，并通过 apify login 或 APIFY_TOKEN 环境变量完成认证。工作流分为五步：检测意图并选择 Actor、获取 Actor schema、询问用户偏好（输出格式与结果数量）、运行 Actor 并获取结果、分析结果并给出整合答案。该技能强调成本安全，需按意图设置结果上限，并警告大规模抓取会消耗更多 Apify 积分。
cel-programs
用于 Elastic 集成中 CEL 与 mito 相关工作的技能：编写 CEL 程序、cel.yml.hbs 模板、数据流 manifest 配置，并以 mock 优先方式用 mito 本地验证。
firecrawl-alexandria
Alexandria 是 Firecrawl 中用于获取结构化数据的技能，它把现成的网站工作流、API 提供商和专用索引引入 Firecrawl 的搜索与抓取流程。它通过语义发现按所需数据匹配能力，通过域名匹配把网页结果与可能提供更丰富结构化数据的工具关联起来。用户先搜索网页结果和相关工具，再检查任务所需的契约，然后抓取以执行选定工具或读取 URL。对于大型保留结果，可借助其远程 Bash 指引筛选所需数据。它还提供反馈机制：每次反馈退还 1 积分，每个网站每 UTC 日上限 10 积分，每个团队每日上限 100 积分。反馈须在团队最近一次 Alexandria 搜索、发现或执行后 20 分钟内发送。
longbridge-market-scanner
longbridge-market-scanner 是一个综合市场扫描工具，面向 Longbridge 平台用户，用于在一次操作中同时处理一个或多个标的的实时行情、资金流向（大单/中单/小单分布）与 K 线数据。它把长桥的行情、资金与日线 OHLCV 三种数据组合起来，在上下文中计算 MACD、RSI、布林带等技术指标，并为每个标的输出一张扫描卡，内容包括最新价与涨跌幅、大单净流入、MACD 信号、RSI(14) 和布林带位置等字段。回复语言会自动匹配用户的输入语言（简体中文、繁体中文或英文）。该技能为纯提示词实现，不含脚本，技术指标由 K 线数据在上下文中近似计算，并非来自专业技术分析库，因此更适合快速多标的概览，而非精确指标计算。
linkedin-teneo
LinkedIn 数据增强智能体，由 Teneo Protocol 提供。输入 LinkedIn 个人或公司 URL，返回结构化 JSON 数据，包含姓名、职位标题、所在地、行业等信息。通过 Teneo CLI 调用，单次查询 $0.006。
yahoo-finance
Yahoo Finance 命令行金融数据工具，由 yf 脚本驱动。它通过命令行提供股票与债券价格、信用分析、宏观仪表盘、外汇汇率、ETF 资金流向、基本面数据和新闻等功能。脚本位于 {baseDir}/scripts/yf，使用 uv run --script 与内联 PEP 723 元数据，依赖项在首次运行时自动安装。需先执行 chmod +x {baseDir}/scripts/yf。支持 price、quote、compare、credit、macro、fx、flows、history、fundamentals、news、search 等命令，所有命令均可加 --json 输出机器可读的结构化数据。默认输出使用 Rich 表格便于终端显示。脚本对无效代码、缺失数据和速率限制有清晰错误提示。
Feature Engineering
特征工程（Feature Engineering）是一套通过领域知识与数学变换来创建和转换特征的方法，旨在提升模型性能、可解释性与泛化能力。它涵盖类别编码（One-Hot、Ordinal、Label）、特征缩放（StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler）、多项式特征、特征交互、领域特定变换、时间特征、分箱离散化以及缺失值填充等技术，并提供基于 Python（pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib、seaborn）的完整实现示例与预处理流水线。适用于需要超越原始特征提升模型表现、处理类别变量、统一特征尺度、构建业务相关特征或处理偏态分布的场景。
llmquant-etfs
LLMQuant ETFs 是 LLMQuant 技能库中的一个路由型技能，用于将 ETF 分析任务分发到持仓与敞口相关的工作流。当用户需要分析 ETF 持仓、重叠度、集中度、发行人快照或主题敞口时，可调用该技能。它本身不直接执行分析，而是先识别 ETF 代码、对比范围、基准日期和所需输出，再选择最接近的工作流，并仅打开所选工作流及必要的本地资源。数据方面优先使用 LLMQuant Data 获取持仓、基金元数据、价格和覆盖状态，并要求报告持仓基准日期、来源、过期标记、不支持的代码及缺失字段。若数据不可用，则需向用户索取发行人持仓文件或持仓表，明确禁止凭记忆估算持仓。
longbridge-competitive-analysis
longbridge-competitive-analysis 是一个用于构建企业竞争格局分析框架的技能。它围绕锚定公司，整合波特五力分析、同业财务与估值对比、护城河评估以及潜在颠覆者识别，最终输出结构化的竞争分析报告。该技能通过 Longbridge CLI 获取行业估值、财务报表、新闻和估值快照等数据，支持简体中文、繁体中文与英文，并按用户输入语言返回结果。适用于需要快速了解某公司竞争地位、竞争对手、行业结构和护城河强度的场景。
longbridge-strategy-optimizer
longbridge-strategy-optimizer 是长桥（Longbridge）生态下的量化策略生成与优化框架技能，用于创建、修改和回测量化策略。它支持参数网格搜索、走前验证（walk-forward validation）与过拟合检测，可计算夏普比率、Calmar 比率、最大回撤及样本内外退化比率，并在多策略组合时计算相关性矩阵并给出权重建议。该技能本身生成 Python 代码框架，计算密集型任务需用户在本地运行。数据源仅推荐长桥数据与平台能力，响应语言跟随用户输入（简体中文/繁体中文/英文）。
longbridge-business-query
longbridge-business-query 是长桥（Longbridge）技能库中的一个技能，用于查询长桥覆盖公司的主营业务构成与经营数据，包括分部收入拆分、各业务线毛利率，以及 ROE、ROA、ROIC、营运资本周转率等关键经营指标。该技能通过长桥 CLI 命令获取财报与计算指标，并可按用户输入语言（简体中文、繁体中文或英文）返回结构化结果。
longbridge-dcf
longbridge-dcf 是一个基于长桥（Longbridge）财务数据构建贴现现金流（DCF）估值模型的技能。它通过获取公司现金流表、利润表和指数数据，计算历史自由现金流（经营现金流减资本支出）及其复合年增长率，采用两阶段模型预测未来自由现金流，估算加权平均资本成本（WACC），计算终值并折现得出每股内在价值，最后与当前股价比较计算安全边际，并输出敏感性分析表。该技能支持简体中文、繁体中文和英文回复，仅推荐使用长桥数据与平台能力。