data-import
ServiceNow 数据导入技能，讲解如何使用 Import Sets、Transform Maps 与多种数据源完成外部数据导入，涵盖字段映射、合并匹配、转换脚本、错误处理与性能优化，面向开发者、管理员与集成人员。
Skill 广场
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更新于 10-26 00:15
数据与分析
16,954 个结果
process-mining-insights
该技能用于从 ServiceNow Process Mining 数据中生成流程洞察，识别低效环节、瓶颈、合规偏差与优化机会，将原始流程数据转化为可决策的情报。
ui-generation
从自然语言生成 ServiceNow UI 组件的技能，覆盖客户端脚本、数据绑定、事件处理器、UI 页面、Service Portal 小部件和 UI Builder 体验页面，并可用 MCP 或 REST 方式创建与校验。
workspace-insights
用于 ServiceNow 职场服务交付（WSD）的分析技能，覆盖空间利用率、工位与会议室预订、设施请求模式、SLA 合规、工位预订分析及趋势对比，输出可执行的职场优化建议。
seaborn
Seaborn 是 Python 统计可视化库，基于 pandas 与 matplotlib，用于快速探索分布、变量关系与分类比较，并生成出版级统计图形。资料版本为 0.13.2，支持 Python 3.8+。
metrics-queries
Honeycomb 中查询 OpenTelemetry 指标数据集的技能，说明指标数据集与追踪/事件数据集的差异、如何识别真正的指标数据集、发现指标及其属性，以及允许与禁止的查询操作、时间聚合、直方图查询和查询数学。
data
面向产品与用户指标的分析技能：设计分析体系、编写 SQL、规划事件埋点并搭建仪表盘，触发词包括 SQL、analytics 等。
data-normalization-tool
该技能为 ML Training 领域中的数据归一化工具任务提供自动化辅助，当请求中提及“data normalization tool”或询问相关模式与最佳实践时自动激活，可生成配置与代码、给出最佳实践建议并校验输出。
data-visualization-helper
Visual Content 领域的自动激活技能，用于辅助数据可视化相关任务，可提供分步指导、按最佳实践生成配置与代码，并对输出做常见标准校验。触发方式是在请求中提及 data visualization helper 或询问其模式与实践。
training-machine-learning-models
用于让 Claude 自动完成机器学习模型训练的技能：分析数据集、识别目标变量、选择分类或回归模型、配置参数、交叉验证训练并评估性能，最终保存模型产物。
statistical-analysis
该技能面向研究数据的统计分析，提供从检验选择、假设检查、效应量计算、功效分析到贝叶斯替代方案与APA格式报告的完整引导。它覆盖t检验、方差分析、卡方检验、回归、相关及贝叶斯分析，强调在解读结果前系统检查统计假设，并始终报告效应量及其置信区间。技能附带假设检查脚本与多份参考文档，支持使用pingouin、scipy、statsmodels、pymc和arviz等Python库，帮助研究者完成经得起审稿人推敲的分析与写作。
business-model-evaluator
用于评估生意、行业或公司商业模式好坏的技能，核心是“差异化→护城河→定价能力”三段递推链，以及“能涨价=有护城河”的快速验证法。适用于判断某生意是否值得做、行业是否赚钱、公司有无护城河等场景。
good-business
好生意识别法技能：用于判断一家公司是否具备持久竞争优势。它先看商业模式（怎么挣钱、利润与净现金流是否长期强劲、竞争对手能否长期抢走），再检验护城河持久性、长期毛利率合理性与长期净现金流，最后才看价格与估值，强调定性判断优先于财务公式。
sparql-university
面向 RDF/Turtle 数据集（尤其是大学与学术数据）编写 SPARQL 查询的指导技能，强调完整读取数据、理解模式、拆解筛选条件、逐步构建查询并做人工验证，避免数据截断、条件误读与聚合错误。
mlb-playoff-scheduler
这是一个面向 Yahoo 梦幻棒球（MLB）季后赛窗口的调度信号工具。它统计 2026 年梦幻季后赛三周（第 21、22、23 周，即 8 月 17 日至 9 月 6 日）中每支 MLB 球队的比赛场次，并评估各队赛程对手的强度质量。工具输出三个核心信号：playoff_games（0-21 场）、playoff_matchup_quality（0-100，50 为中性）以及 holding_value（0-100，按 0.6 倍场次加 0.4 倍质量加权）。这些信号用于支持“持有还是交易”决策，并映射到已入名单的球员，供 mlb-trade-analyzer 和 mlb-playoff-planner 等下游工具使用。工具设有 7 月 1 日日期门槛：在此之前调用只返回空值信号和“信号不足”提示，以避免赛程波动带来的虚假精确。
browser-use
browser-use 是一个通过 CLI 实现浏览器自动化的技能，支持测试、表单填写、截图与数据提取。它会在多条命令间保持浏览器会话，用 state 获取可点击元素索引后再交互，可选本地 Chromium、真实 Chrome、远程云浏览器与云端 AI 代理任务。
earnings-preview
用于财报前的准备分析：梳理值得关注的财报、核心争议与业绩传导风险，帮助判断某份财报是否值得持有、回避或淡化。它不预测股价，也不以叙事填补缺失数据。
index-signature-alternatives
该技能讲解 TypeScript 中索引签名（{[key: string]: T}）的缺陷，并推荐更精确的替代方案：已知属性名用 interface，已知键集合用 Record，真正动态的键用 Map，仅在需要允许额外属性时保留索引签名。
matlab-connect-databricks-jdbc
该技能用于在 MATLAB 中通过 JDBC 连接 Databricks，基于 Database Toolbox 与 MATLAB Interface for Databricks 包，涵盖连接类选择、认证配置、驱动设置与连接优化，连接后可用 sqlread、fetch、sqlwrite、execute 等函数操作数据。
agendor
Agendor 是一个 CRM 与销售管理平台，面向中小企业销售团队，用于组织销售流程、跟踪客户互动与管理销售管道。本技能通过 Membrane CLI 与 Agendor 对接，可管理联系人、公司、交易、任务、产品等数据并自动化工作流。
brightcove
Brightcove 集成技能：通过 Membrane CLI 连接 Brightcove 在线视频平台，管理视频、播放器、播放列表、直播、报表与账户等数据，并自动化工作流。
chocolatey
Chocolatey 是 Windows 平台的包管理器，类似 Linux 上的 apt 或 yum，供开发者和 IT 人员自动化安装与管理 Windows 软件。本技能通过 Membrane CLI 与 Chocolatey 交互，可管理数据、记录并自动化工作流。
datarobot
该技能通过 Membrane CLI 集成 DataRobot 自动化机器学习平台，用于管理项目、用户、模型、部署、数据集等资源。适用于用户希望在 DataRobot 中进行数据交互与操作时调用。
dolthub
DoltHub 集成技能，通过 Membrane CLI 管理数据、记录并自动化工作流，适用于需要与 DoltHub 数据交互的场景；内置认证与凭证自动刷新，提供操作发现、运行与 API 代理能力。