analyzing-network-traffic-for-incidents
该技能用于在安全事件响应中分析网络流量抓包与流数据，识别命令与控制通信、横向移动和数据外泄，并提取网络层 IOC。适用于 SIEM 告警、C2 信标确认、外泄量化等场景，不适用于主机取证。
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更新于 10-16 00:02
数据与分析
15,564 个结果
postgres-best-practices
Postgres 性能优化与最佳实践技能，内容由 Supabase 维护。该技能提供覆盖 8 个类别的规则集，并按影响程度划分优先级，用于指导自动化的查询优化与数据库模式设计。适用场景包括：编写 SQL 查询或设计数据库模式、实现索引或进行查询优化、排查数据库性能问题、配置连接池或扩展、针对 Postgres 特有功能进行优化，以及处理行级安全（RLS）。规则类别按优先级排列为：查询性能（CRITICAL，前缀 query-）、连接管理（CRITICAL，前缀 conn-）、安全与 RLS（CRITICAL，前缀 security-）、模式设计（HIGH，前缀 schema-）、并发与锁（MEDIUM-HIGH，前缀 lock-）、数据访问模式（MEDIUM，前缀 data-）、监控与诊断（LOW-MEDIUM，前缀 monitor-）、高级功能（LOW，前缀 advanced-）。每条规则文件包含：重要性简述、错误 SQL 示例及说明、正确 SQL 示例及说明、可选的 EXPLAIN 输出或指标、补充背景与参考，以及适用的 Supabase 专属说明。完整规则汇编见 AGENTS.md。使用限制：仅在任务明确符合上述范围时使用；输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。
ML Model Explanation
ML Model Explanation 是一套用于解释机器学习模型的提示与代码示例，聚焦于让模型决策变得透明、可解释。它涵盖特征重要性、SHAP 值、LIME、部分依赖图、注意力图与代理模型等解释技术，并区分全局解释、局部解释、特征级解释与模型级解释。资料提供了完整的 Python 实现示例，使用 scikit-learn 构建随机森林与梯度提升模型，演示基于不纯度与排列的特征重要性对比、近似 SHAP 值计算、部分依赖分析、简易 LIME 局部代理模型、决策树可视化、全局模型行为分析以及多种可解释性可视化图表，最终输出特征重要性排名、局部解释、部分依赖图、全局行为分析与模型解释报告等交付物。
postgresql-expert
PostgreSQL Expert 是一个面向 PostgreSQL 数据库专家级工作的技能，侧重数据库管理、高级查询、性能调优与生产环境运维。当用户提到数据库、SQL 等相关话题时可使用。技能内容涵盖数据类型的合理选择、约束设置、事务使用、索引建立、定期维护（VACUUM、ANALYZE、reindex）等最佳实践，并建议使用 EXPLAIN ANALYZE 分析查询性能、监控生产环境、定期备份与时间点恢复、使用 PgBouncer 做连接池、利用 JSONB、全文检索、数组等特性以及设置复制。技能还包含随附的参考文档，按需读取，覆盖高级数据类型、全文检索、高级索引、高级查询、性能优化、事务与锁以及数据库管理等内容。
coingecko-api
CoinGecko API 技能，用于查询加密货币市场数据，覆盖 13000+ 代币，提供价格、历史行情、交易所成交量、热门代币、全局统计与分类数据。免费层无需 API Key，限 30 次/分钟。
chroma
Chroma 是一个面向 AI 应用的开源嵌入（embedding）数据库，采用 Apache 2.0 许可，用于为 LLM 应用提供记忆能力。它支持存储嵌入向量与元数据，执行向量相似度搜索和全文搜索，并可按元数据过滤。提供 Python 与 JavaScript/TypeScript 客户端，默认使用 Sentence Transformers 生成嵌入，也可接入 OpenAI、HuggingFace 或自定义嵌入函数。支持内存模式与本地持久化，并可运行服务端模式供多用户使用。常用于构建 RAG（检索增强生成）应用、文档语义搜索和本地/自托管向量数据库场景。
nosql-expert
该技能为分布式 NoSQL 数据库（Apache Cassandra、ScyllaDB、Amazon DynamoDB）提供专业的心智模型与设计模式指导。核心思想是“查询优先建模”：与关系型数据库先建模实体不同，这类分布式宽列/键值存储需要先梳理访问模式，再据此设计表结构。内容涵盖分区键与聚类键/排序键的作用、单表设计（邻接表）、反规范化与数据冗余、GSI/LSI 索引、TTL、容量单位等要点，并给出专家检查清单与常见反模式（如热分区、全表扫描、关系式建模）。适用于面向规模设计、技术选型、性能调优（排查热分区与高延迟）以及微服务“每服务一库”等场景。
liquidity-analysis
面向 Solana 代币的 DEX 流动性深度评估技能，用于估算滑点、分析池子构成与识别风险，帮助在交易前判断进出场可行性与仓位上限。
data-migration-scripts
该技能用于创建安全、可回滚的数据库迁移脚本，支持数据库模式变更与数据转换，并尽量降低停机时间。资料中给出的适用场景包括：增删改列、数据库系统间迁移、数据转换与清理、拆分或合并表、修改数据类型、添加索引与约束、数据回填以及多租户数据迁移。快速开始示例基于 Knex.js，展示创建 user_preferences 表并迁移既有数据。参考指南涵盖 Knex.js 迁移、Alembic 迁移、大批量数据分批迁移、零停机迁移模式、迁移验证和跨数据库迁移。最佳实践强调同时编写 up 与 down 迁移、在类生产数据上测试、使用事务、分批处理大数据集、数据插入后再加索引、迁移后验证数据、记录进度与错误、使用功能开关、迁移前备份、测试回滚流程、记录副作用、版本控制、幂等操作；并明确避免未测试即上生产、破坏性变更、单事务处理百万行、跳过回滚、忽略失败、修改旧迁移、无备份删数据以及在生产环境手动运行迁移。
linkfox-mpstats-ozon-product-detail
通过 MPSTATS 查询单个 Ozon 俄罗斯站 SKU 的完整商品卡，返回价格、Ozon Card 价、折扣、评分、评论数、库存、月销量与销售额、潜在销售额、损失销售额、上架日期、图片等指标，仅支持单个 productId，数据截至昨日，仅覆盖 Ozon。
data-and-funnel-analytics
该技能是一套端到端的分析工作流程，覆盖数据埋点设置、数据分析解读、漏斗分析、产品指标衡量、转化路径验证以及 ROI 测算。适用于搭建 GA4/GTM 埋点、解读分析数据、诊断漏斗瓶颈、设计仪表盘、评估营销投放回报等场景。其核心原则是“为决策而追踪，而非为数据而追踪”，强调每一个事件都应服务于后续行动。技能内置了事件命名规范、追踪计划表、UTM 参数规范、隐私合规要求、GA4 与 Search Console 基准值、流量质量矩阵、异常检测规则、北极星指标与留存基准、漏斗评分框架（Hook→Story→Offer）、ROI 三情景分析以及上线前后 QA 清单等结构化内容。该技能为自包含式设计，需在提问前读取品牌与个人等引导上下文，并将产出的学习成果归档回相应文件。缺失事实：具体的执行脚本细节、examples 目录内容、references 完整指南与 ROI 详细公式暂未在资料中提供。
Dimensionality Reduction
该技能提供一套使用 PCA、t-SNE、UMAP、特征选择与特征提取等降维技术的提示与 Python 实现示例，用于减少特征数量、可视化高维数据、降低计算复杂度并提升模型效率。内容涵盖何时使用降维、各技术对比、主成分数量选择方法，以及基于 scikit-learn 的完整代码示例，包括 PCA 方差解释与碎石图、2D/3D 可视化、载荷图、t-SNE 与 MDS 可视化、SelectKBest 与互信息特征选择、随机森林特征重要性、因子分析，以及不同降维方案下的模型性能对比。
metabase-semantic-checker
Metabase 语义检查器（semantic checker）用于校验 Metabase Representation Format YAML 文件树中的引用完整性。它在 schema 校验之后运行，重点检查跨文件、跨系统的一致性：将每个 MBQL 查询编译为 SQL 并对照数据库元数据，验证实体引用（collection_id、parent_id、dashboard_id、document_id、based_on_card_id、transform 标签、snippet 名称等）以及查询中的 source-table、字段、join 目标、segment、measure、表达式是否真实存在；同时检查原生查询引用的表、列、snippet，以及仪表盘和文档中嵌入的卡片引用是否指向真实卡片。该检查器内置于 Metabase Enterprise JAR，通过 --mode checker 调用，默认使用 metabase/metabase-enterprise:latest 镜像。每次运行至少需要 1 分钟以上，通常作为 CI 步骤而非本地例行校验。
market-analyst-master
Octagon 的综合性市场分析师技能，编排全部股票表现与市场数据技能，用于生成股票分析与市场情报报告。需先在 Cursor 中配置 Octagon MCP。
pine-backtester
为 Pine Script 指标与策略添加回测与绩效分析能力的技能，覆盖胜率、盈亏比、最大回撤、Sharpe/Sortino、交易分布、信号准确率、多周期验证、蒙特卡洛与前向分析，并输出指标表、权益曲线与回撤可视化。
crypto-trading-advisor
Crypto Trading Advisor 是一个加密货币交易分析顾问技能，当用户询问某个代币是否值得交易、能否建仓或需要趋势分析时触发。它提供一套结构化的分析框架，涵盖市场情绪与宏观、衍生品与资金费率、链上数据、社交情绪等数据来源，并给出分析顺序、信号优先级、逆向检查点、流动性红线、仓位与风险管理、认知偏差自查以及输出原则等交易原则。该技能强调先确认宏观大环境再聚焦具体代币，用具体数据而非模糊表述，并优先给出结论。
motherduck-duckdb-sql
用于查询或修复 DuckDB SQL 语法，并核实 MotherDuck 专有命令与功能支持情况的技能。以 DuckDB SQL 为默认写法，区分 MotherDuck 独有命令与上游版本差异，避免误用 PostgreSQL 语法。
motherduck-query
面向 MotherDuck 的 DuckDB SQL 技能，用于编写、执行和优化分析型查询。需已有 MotherDuck 连接或 MCP 服务，并明确目标库表。
mysql
MySQL 只读查询技能，用于对已配置的多个 MySQL 数据库执行安全的只读 SQL 查询。适用于查询 MySQL 数据库、探索数据库结构与表、查看表结构等场景。该技能要求 Python 3.8+ 及 mysql-connector-python，通过 connections.json 配置数据库连接信息，支持 SSL、查询超时、行数限制等安全机制，仅允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN、WITH 等只读语句。
database-migration
该技能提供在生产环境中安全演进数据库架构的模式与指导，涵盖向后兼容、可回滚、增量变更、零停机等迁移原则，以及分阶段迁移（expand-contract）的具体 SQL 示例。内容包括添加列、添加索引、重命名列、修改列类型、添加外键等常见迁移场景，Alembic、Knex、Rails 等迁移工具的命令用法，迁移的前向与回滚测试示例，危险操作与安全替代方案对比，以及决策树和故障排查参考。适用于需要在不停机、不丢数据前提下修改生产数据库架构的开发与运维场景。
linkfox-mpstats-ozon-product-trend
该技能用于获取 MPSTATS 中单个 Ozon（俄罗斯站）SKU 的分日时间序列数据，按日期粒度返回该商品的销量、价格、库存、评分等指标，可选附带搜索位次/可见性数据，用于验证增长趋势、季节性或异常波动。每次调用仅分析一个 productId，数据存在 T-1 延迟，最新可选结束日期为昨天。
multi-tenant-safety-checker
中文介绍正在整理，稍后补充。
analyzing-experiment-session-replays
该技能用于按实验变体分析 PostHog 会话回放，对比控制组与测试组的行为差异。先取实验与功能开关变体信息，再按变体筛选并拉取录制，最后对比时长、活动、报错等并汇总发现。属于实验行为分析类技能。
specsfy-aux-database
specsfy-aux-database 是一个辅助技能，用于监控并维护项目持久化层的完整文档，记录在 .specsfy/DATABASE.md 中。它以表格形式盘点数据库、schema、表、字段、关系等内容。执行前必须先在项目根目录加载 $specsfy-setup；若在自动交接中，则需在本步骤前重新加载。该技能采用无提问交互模式，不主动询问，遇到无法确认的信息时标记为待处理，交由负责对话的环节处理。它会读取本地指令、PROJECT.md、STACK.md 和全部 DATABASE.md，检查 schema、迁移、持久化模型和配置（不会泄露环境变量或凭据），运行 node scripts/update_database.mjs --project <根目录>，将检测到的盘点结果与可执行来源核对，补全无法安全推断的关系、索引、约束、归属、保留策略和用途，未知项标记而非编造。它保留 specsfy:database 块之外的所有内容，要求 DATABASE.md 反映新结构且相关测试通过后，数据变更才算完成。