joelclaw-system-check
joelclaw 系统健康检查技能，提供只读的 postboot/每日拓扑巡检与较重的全量健康报告，覆盖 NAS、MinIO、Convex、Postgres、Typesense、Inngest 及 Flagg/Panda 权限划分等组件，并支持审查近期 Codex 基础设施会话记录。
Skill 广场
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更新于 10-27 00:15
数据与分析
16,991 个结果
langfuse
Langfuse 已于 2026-07-09 停用，本技能仅用于说明用量与成本观测的替代方案，不应再接入 Langfuse 追踪或向其查询用量/成本。
cdata-driver-cli
CData Driver CLI（cdatacli）是一个命令行工具，用于通过 CData 驱动连接、查询和探索数据源。支持驱动管理、连接创建、元数据发现、SQL 查询与存储过程执行，需 Java 17+。
optimize-for-gpu
该技能用于在 NVIDIA 硬件上对科学计算 Python 代码进行 GPU 加速，并验证结果正确且更快。它把 GPU 加速视为以证据驱动的优化，而非自动重写：先定义数值与算法契约、测量基线并做性能剖析，再选择最小合适的加速层（如 CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuCIM、cuVS、KvikIO、Numba-CUDA、Warp、RAFT 等），保持 GPU 数据路径一致，验证语义正确性，并用 CUDA 事件或库感知计时器正确基准测试，最后决定保留、修改或放弃 GPU 版本。适用于 CUDA/GPU 优化、大规模数组与数据帧、机器学习、图分析、向量检索、地理空间、图像处理、物理仿真等场景。
pymoo
pymoo 是一个以多目标优化为重点的 Python 优化框架，支持单目标与多目标优化，内置 NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、SPEA2、RVEA、GA、DE、PSO 等算法，并提供 ZDT、DTLZ、WFG 等基准测试问题、可定制的遗传算子以及多准则决策方法。它擅长为存在冲突目标的问题寻找权衡解（Pareto 前沿）。当前稳定版本为 pymoo 0.6.1.6（2025 年 11 月）。安装命令为 uv pip install pymoo，依赖 NumPy、SciPy 和 matplotlib，Autograd 为可选依赖。
scikit-learn
scikit-learn 是 Python 中经典的机器学习库（导入名为 sklearn），本技能提供使用它完成机器学习任务的全面指导。内容覆盖分类与回归估计器、聚类与降维、数据预处理、模型评估与超参数调优，以及构建可用于生产环境的 ML 流水线。资料说明其针对 scikit-learn 1.8.0（2025 年 12 月稳定版）测试，要求 Python 3.11–3.14，并强调应安装 PyPI 上的 scikit-learn 包而非已弃用的 sklearn 包。技能包含快速上手示例、分类与聚类两个可运行脚本、多份参考文档，以及避免数据泄漏、仅在训练集上拟合、使用分层切分、设置随机种子等最佳实践，并给出常见问题排查与智能体操作流程。
statistical-power
该技能用于研究规划阶段的样本量与统计功效计算，回答“需要多少受试者/样本/重复”以及“在给定样本量下能检测到多大效应”等问题。它把样本量、效应量、显著性水平与功效四个相互关联的量统一处理，支持闭式公式与蒙特卡洛模拟两条路径，并提供效应量选择、脱落与聚类校正、敏感性分析及报告模板等指导。
statsmodels
Statsmodels 是 Python 的统计建模与计量经济学库，用于估计、推断与诊断。它适合需要具体模型类（OLS、GLM、混合模型、ARIMA 等）并关注系数解释、标准误、置信区间与假设检验的场景。资料显示示例面向 statsmodels 0.14.6（2025 年 12 月 5 日发布），可通过 uv pip install statsmodels==0.14.6 固定版本。该技能覆盖线性模型、广义线性模型、离散选择模型、时间序列与统计诊断，并提供快速入门、建模能力、模型选择及各专题参考文件。资料强调：statsmodels 面向推断，若目标为预测且无需解释系数，可考虑 scikit-learn。
figures4papers-playbook
figures4papers-playbook 是一个用于从 figures4papers 仓库中查找并改编真实绘图示例的技能，适合需要特定论文或项目风格图表的场景。它通过定位脚本、匹配图表类型与领域，快速生成用户专属的绘图脚本。
xlsx
xlsx 是一个命令行二进制工具，用于在不依赖 Python 或 Node.js 的情况下操作 Excel 文件，支持查看工作表、SQL 式筛选、单元格编辑、CSV 互转与数据分析等操作。
laravel-models
Laravel Eloquent 模型与数据库层实践指南，介绍模型结构、类型转换、关系、访问器与修改器、观察者、路由模型绑定、软删除及测试等模式，强调模型只负责结构、业务逻辑交给 Actions。
relative-valuation-multiples
相对估值倍数（PE、PBV、EV/EBITDA、EV/Sales）分析与教学资源，按定义、描述、分析、应用四步框架，将公司与其可比公司对比，并通过行业回归控制成长、风险等基本面因素，判断相对高估或低估。
journal-pattern-analyzer
用于分析交易日志或交易记录的技能，帮助识别反复出现的优势、错误、依赖环境的行为模式，并转化为一两个可测试的流程改进，而非单纯按盈亏评判交易结果。
docsumo
Docsumo 集成技能，借助 Membrane CLI 与 Docsumo 智能文档处理平台交互，可管理文档、工作区、用户与角色，用于从发票、银行对账单、合同等非结构化文档中提取和校验数据。
edlink
Edlink 是一个连接教育应用与平台的通用 API，可从多种学习管理系统获取学生数据。本技能通过 Membrane CLI 与 Edlink 交互，用于管理数据、记录并自动化工作流，涉及机构、学生、教师、课程、作业与提交等对象。
finmei
Finmei 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Finmei 财务建模与分析平台，用于管理组织、管线、用户、目标与筛选器等数据，并支持发票、付款、客户、产品的增删改查。适合需要与 Finmei 数据进行交互的场景。
formdesk
Formdesk 是一款在线表单与问卷构建工具，本技能通过 Membrane CLI 连接 Formdesk，用于管理表单、用户、主题与工作空间，适合需要读写 Formdesk 数据的场景。
kaleido
Kaleido 集成技能，通过 Membrane CLI 与 Kaleido 平台交互，管理组织下的联盟、环境、节点、服务、成员和应用凭证等数据。适用于需要程序化操作 Kaleido 区块链平台资源的场景。
mandrill
Mandrill 事务性邮件 API 的集成技能，通过 Membrane CLI 管理数据、记录并自动化工作流，适用于需要与 Mandrill 数据交互、发送密码重置、订单确认、欢迎邮件等自动化邮件的场景。
miro-developer-app
Miro Developer App 是一种通过 Membrane CLI 与 Miro 在线白板平台交互的集成技能，可管理白板、成员及各类看板组件，适用于需要读写 Miro 数据的自动化场景。官方文档见 https://developers.miro.com/。
momo
MoMo 数据管理集成技能，通过 Membrane CLI 与其交互并管理记录，支持记录的创建、读取、更新、删除和列表操作；适用于用户需要与 MoMo 数据交互的场景。
smaily
Smaily 邮件营销平台的集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Smaily，管理联系人、自定义字段、联系人列表、邮件活动、自动化、模板、域名、表单和用户等数据，适合需要与 Smaily 数据交互的场景。
sonix
Sonix 集成技能：通过 Membrane CLI 连接 Sonix 自动转录、翻译与字幕平台，管理文件、字幕、工作区、组织、用户、说话人、词汇表等数据，适用于需要与 Sonix 数据交互的场景。
totvs
TOTVS 集成技能，通过 Membrane CLI 连接巴西 TOTVS 的 ERP、CRM、HCM 等系统，管理其核心记录数据，支持记录的创建、读取、更新、删除与列表操作，并自动处理认证与凭据刷新。