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介绍如何把 SQLite 当作简单的键值存储使用,用于存放设置等非关系型数据;数据集中在一个文件中,可附加到其他数据库或同步到服务器,并给出增删改查与搜索的 SQL 及 Drift 用法。
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更新于 10-26 00:15
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介绍如何把 SQLite 当作简单的键值存储使用,用于存放设置等非关系型数据;数据集中在一个文件中,可附加到其他数据库或同步到服务器,并给出增删改查与搜索的 SQL 及 Drift 用法。
皮肤健康分析技能,用于分析皮肤健康数据、识别皮肤问题模式并评估皮肤健康状况,支持与营养、慢性病等因素进行相关性分析。该技能属于 sickn33/agentic-awesome-skills 技能集合,执行前需阅读详细指南,并遵守其中的安全、前置条件和验证要求。
该技能用于设计和审计产品单位经济模型,覆盖成本结构、毛利率、COGS、云与 AI 推理成本、支付手续费、应用商店佣金、市场平台结算、退款、CAC/LTV、支持成本与盈利性等议题。它把单位经济、定价可持续性等问题转化为带有负责人、门禁、指标与恢复路径的具体产物。流程包括识别产品模型、价格单位、价值指标、成本驱动、获客渠道、留存曲线、退款与支持负载及规模假设,分类经济模型(订阅、按用量、市场平台、IAP/IAA 游戏、API、AI 功能、桌面应用、服务辅助、免费增值),定义收入、变动成本、固定分摊、毛利率、贡献利润、CAC 回收期、扩张、敏感性与护栏指标,并产出单位经济模型、状态机、决策表、事件 schema、定价风险清单与验证实验。明确不适用于基础模型无需该技能即可处理的通用建议。护栏要求:未计入变动成本、费用、退款、支持、滥用与平台佣金不得称盈利;不得用平均值掩盖重度用户、企业折扣、免费层滥用、区域定价或 AI 推理异常值;不得在缺少留存队列假设与回收窗口时使用 LTV/CAC;不得仅靠敌意限制、意外超额收费或降低产品质量来修复毛利。
该技能用于把数据导入、客户迁移、批量上传、CSV/schema 映射、回填、迁移向导、dry run、校验、幂等与回滚等问题,转化为包含责任人、闸门、指标和恢复路径的具体工件。工作流包括:识别源系统、目标模型、数据类别、责任人、规模、时间窗口、可容忍丢失与面向客户的承诺;阅读迁移模式参考文档;将任务分类为自助导入、协助迁移、管理员批量上传、后台回填、恢复或持续同步切换;定义 schema 映射、校验、去重、幂等、重试、进度、回滚、审计与验收检查;产出迁移计划、状态机、决策表、事件 schema、支持脚本与对账清单。护栏要求:在没有 dry run 结果、备份/恢复路径、幂等键和回滚负责人时,不得大规模变更客户数据;未经校验不得信任文件头、行数、时间戳、标识符、货币或编码;不得隐藏部分成功,需清晰暴露跳过、失败、重复、转换和待处理记录;不得在迁移诊断中记录原始敏感字段、上传文件、密钥或私有客户数据。输出格式包含导入上下文、迁移计划表、映射与校验、回滚与对账。不适合用于基础模型本身已能处理的通用建议。
腾讯云 CloudBase 文档数据库 Web SDK 技能,用于浏览器端通过 @cloudbase/js-sdk 对 NoSQL 集合做增删改查、复杂查询、分页、聚合、实时监听与地理位置查询。
这是一个用于构建机构级可比公司分析(Comparable Company Analysis)的 Claude 技能。它把可比公司分析拆解为标准化的电子表格结构:顶部为文档标题与分析口径说明,中部为公司经营指标(营收、增长、毛利、毛利率、EBITDA、EBITDA 利润率等)与估值倍数(市值、企业价值、EV/Revenue、EV/EBITDA、P/E 等),并在公司数据下方自动生成最大值、75 分位、中位数、25 分位、最小值等统计基准。技能强调数据来源优先级:优先使用 S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP 等 MCP 数据源,不可用时才使用 Bloomberg Terminal、SEC EDGAR 等机构来源,禁止把网络搜索作为首要数据源。它还提供指标选择决策框架(按估值、效率、增长、现金流等不同问题选择指标)和行业适配建议(SaaS、制造业、金融、零售等),并要求通过单元格公式交叉引用、添加批注与超链接等方式保留审计线索。默认格式建议包括字体字号、配色、数值精度、统计区块与空行分隔等,但用户偏好与上传模板始终优先。
该技能用于库存需求预测与优化,通过需求分析、安全库存计算、再订货点优化和季节性调整,帮助平衡供应可用性与库存持有成本,减少缺货并降低库存成本。内容涵盖历史趋势法(简单移动平均、加权移动平均)、季节性调整、回归分析、需求驱动因素分析、安全库存公式、再订货点(ROP)、经济订货量(EOQ)、预测准确度指标(MAE、MAPE、偏差)、库存优化决策(如缩短交期、降低安全库存的权衡)以及最佳实践。适用于零售、制造、供应链等需要库存计划与补货决策的场景。
protein-qc 是蛋白质设计技能中的质量控制模块,用于对结合、表达和结构三类设计质量进行评估与过滤。它提供各指标的阈值参考(如 pLDDT、ipTM、scRMSD、ipSAE_min、界面 dG、不稳定性指数等),区分标准与严格两档,并给出设计级模式检查(如奇数半胱氨酸、脱酰胺基序、疏水连续段)。该技能强调单个指标预测力弱,需使用复合评分进行排序,并包含顺序过滤流程、失败恢复决策树、诊断命令与实验相关性说明。
alphagbm-bps-backtest 是面向 Put-spread(看跌价差)回测的单项研究方法参考包,不是实时 API 集成,不会自动抓取数据、创建提醒、刷新配置文件或保存账户记录。中文资料明确说明:它不代表对应的外部接口已开放。
Airflow 是开源的工作流编排平台,用 Python 以代码方式定义、调度和监控数据管道,通过 DAG 描述任务依赖与执行流程,适合 ETL、批处理等周期性数据任务。
AlterLab 数据新闻记者技能,用于数据处理、数据分析与可视化叙事,涵盖 FOIA/RTI 申请、数据清洗、统计分析和图表设计等任务。
biz-unit-economics 是一个用于分析单位经济模型的技能,帮助评估按客户、订单或产品计算的单笔盈利能力和商业模式可扩展性。它提供指标体系、分析步骤、输出格式与可执行脚本,用于判断业务是否具备可持续增长的前提。
ByteHouse AI 查询技能,提供自然语言转 SQL、列出库表、执行 SQL 查询以及文本/图片/视频向量化与向量检索能力,面向 ByteHouse 云数仓的日常查询、SQL 生成与执行场景。
GeoMaster 是一个综合性地理空间科学技能,覆盖 GIS、遥感、空间分析与地球观测机器学习,涉及 70+ 主题、8 种编程语言、500+ 代码示例,内容从基础 GIS 操作延伸到高级遥感与机器学习。
一个只读查询生产 Supabase Postgres 数据库的运维技能。使用仅支持 SELECT 的 agents_readonly 角色,通过 psql 排查生产问题、调查用户或核对用量/扣费数据;所有会话强制只读,禁止任何写操作。
该技能用于运行和分析分子动力学模拟,结合 OpenMM 模拟引擎与 MDAnalysis 轨迹分析库,可进行蛋白质/小分子体系搭建、力场选择、能量最小化、NVT/NPT 平衡及生产模拟和轨迹分析。
Coolify CLI 是 Coolify 自托管 PaaS 的命令行工具,支持多实例上下文管理、应用部署与日志、环境变量同步、数据库与备份、服务及服务器管理,可用 JSON 输出便于自动化。
Expanso 为 OpenClaw 提供本地数据处理管道技能,可从 Expanso 市场部署技能,在本地 Edge 运行时转换、分析和处理数据,凭证不出本机并支持离线运行。
Schemantic 是 Dart 通用库,用于定义强类型数据类并自动绑定可复用的运行时 JSON schema。它是 genkit-dart 框架的标配,也可独立使用,支持 JSON 解析与程序化校验。
experiment-analyze 是一个 GrowthBook 实验分析技能:获取实验结果,仅在缓存快照超过 24 小时或用户要求不同阶段/维度时刷新,然后解读结果。适用于询问实验表现、胜负判断等场景。
该技能用于根据自然语言描述在 ServiceNow 中生成分析仪表板、绩效分析(PA)指标、数据收集器、小组件和标准报表,覆盖 KPI 定义、数据采集、可视化布局与报表配置。
用于 ServiceNow 的高管级 ITSM KPI 生成技能,可计算 MTTR、MTBF、解决率、首次联系解决率、重开率、变更成功率、问题管理与满意度指标,并汇总仪表盘数据,供高管简报、董事会报告和月度 IT 绩效评审使用。
用于 ServiceNow ITSM 数据的趋势分析技能,可分析事件量随时间的变化、类别与优先级分布、季节性周期规律及预测指标,辅助容量规划、资源预测与异常排查。
Matplotlib 是 Python 的基础可视化库,用于创建静态、动画和交互式图表。本技能提供 pyplot 与面向对象两种接口的使用指导,涵盖常见图表类型、样式定制、多子图布局、3D 绘图与导出,适合需要精细控制每个绘图元素的场景。