debugging-mcp-analytics
PostHog MCP Analytics 的调试与支持资料，面向 MCP 服务器的产品分析：通过 @posthog/mcp 与 posthog.mcp SDK 采集工具调用、意图与失败事件，在 PostHog 中查询、制图、告警与聚类。当前为 beta，整体功能受 mcp-analytics 早期访问标志控制。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-29 00:09
数据与分析
17,143 个结果
database-migration
Database Migration 是一个用于数据库结构与数据迁移的技能，覆盖 Sequelize、TypeORM、Prisma 等 ORM，并包含回滚策略与零停机部署方案。它适用于不同 ORM 之间的迁移、schema 转换、数据库之间搬运数据、实施回滚流程、零停机部署、数据库版本升级以及数据模型重构等场景。资料中给出了各 ORM 迁移文件的写法示例与运行、回滚命令，并说明了添加列、重命名列、修改列类型等多步迁移做法，以及复杂数据转换脚本。该技能还强调事务式迁移、基于检查点的回滚、蓝绿式零停机迁移，以及跨数据库迁移时对类型差异的处理。最佳实践包括每个 up() 都提供 down()、先在预发环境测试、尽量使用事务、迁移前备份、拆分为小步、监控部署错误、编写文档、保持可重复执行。常见陷阱包括未测试回滚、无停机策略的破坏性变更、忽略 NULL、索引性能、外键约束以及一次性迁移过多数据。
allegro-search-results-scraper
该技能用于采集 Allegro 搜索结果，可收集商品标题、价格、评分、URL、赞助标记等信息，适合按关键词采集商品列表，研究关键词可见性、选品、定价与推广结果，并导出带来源链接的商品发现表格。
lazada-product-scraper
Lazada Product Scraper 是一个用于采集 Lazada 商品数据的技能（Skill），可收集商品标题、价格、规格、图片、库存状态等信息，适合用于商品调研或目录数据整理。该技能通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行任务，支持采集商品详情页与列表页中可见的信息，包括品牌、类目、描述、卖点、规格、价格、货币、折扣、促销文案、优惠券标签、库存状态、配送承诺、运费、退货摘要、变体选项、评分、评论数、卖家信息、来源 URL 及页面元数据等。使用时可指定目标 URL、URL 列表、搜索词、类目页、店铺页、商品标识或卖家主页，并说明所需字段、大致结果数量、去重键和输出格式。技能强调仅处理公开数据或用户已获授权的数据，采集浏览器可见内容与授权会话中暴露的网络响应，并依据来源 URL、商品 ID、卖家 ID 等稳定标识对重复记录进行归一化。若无法访问或数据不可用，应说明限制而非编造记录。该技能依赖 BrowserAct Skill 与 BrowserAct CLI 作为运行时依赖，缺失时可自动安装。网站可用性、可见字段、登录要求、区域内容与结果数量限制可能变化。
mercari-marketplace-scraper
该技能用于从 Mercari 二手交易市场收集商品列表，可获取标题、价格、商品状况、卖家、分类等信息，基于 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面执行任务，适合电商选品与价格区间研究。
temu-product-scraper
用于从 Temu 采集商品数据的技能，可收集标题、价格、规格、图片与库存等信息。适合商品调研或目录数据整理，需通过 BrowserAct 实时访问浏览器页面。
vinted-marketplace-scraper
Vinted Marketplace Scraper 是一个用于采集 Vinted 二手交易平台商品列表的技能（Skill）。它通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行采集任务，可收集商品标题、价格、成色、卖家、分类等信息。适用于需要从 Vinted 的类目页、列表页、搜索页或商品页批量获取公开商品数据的场景，例如研究商品结构、价格区间、陈列方式与可售状态，或构建带来源链接的商品数据集用于电商分析。该技能依赖 browser-act Skill 与 BrowserAct CLI 作为运行时依赖，若缺失可自动安装。使用时需明确目标 URL、所需字段、结果数量、去重键与输出格式，仅处理公开数据或用户已获授权的数据。网站可用性、可见字段、登录要求、地区内容与结果上限可能变化，若无法访问或数据不可用，应说明限制而非编造记录。
ontology-stack-builder
Ontology Stack Builder 是一个用于从任意关系型 schema 和业务问题集合生成完整 Ontology-on-Snowflake 技术栈的技能。它适用于所有涉及 ontology、知识图谱、基于 schema 的语义层、ontology-on-snowflake、抽象视图、ontology 元数据表等请求的场景。该技能的核心能力包括：从 Snowflake 表构建 ontology 驱动的分析层；让 Cortex Agent 跨语义模型智能路由问题；创建统一各表实体类型的抽象 ontology 视图；将 OWL ontology 文件映射到现有 Snowflake 表；以及在数据上执行图分析（中心性、社区发现、最短路径）。技能采用 7 阶段门控工作流：收集输入、分析并推荐 ontology、可视化修改确认、生成并部署 ontology 层、确保基础语义视图、创建 ontology 语义视图、创建 Cortex Agent、端到端验证。每个阶段都需要用户确认后才能继续。该技能支持两种路径：知识图谱路径（创建 KG_NODE/KG_EDGE 表并启用图分析）和直接表路径（将 ontology 直接映射到现有表）。最终生成一个 5 层技术栈，从物理存储到 Cortex Agent 意图路由。
redis
该技能为 Sorcha 平台实现 Redis 缓存、会话管理与分布式协调。Sorcha 通过 StackExchange.Redis 使用 Redis，用于缓存、令牌吊销跟踪、限流和分布式协调，所有服务共享由 .NET Aspire 管理的单一 Redis 实例，并具备断路器弹性。技能提供 Aspire 配置、缓存存储（ICacheStore）用法、直接使用 IConnectionMultiplexer 的示例，以及键前缀、TTL、断路器、集合、计数器等核心概念，并给出限流与令牌吊销的常见模式。
weather
无需 API 密钥的天气查询技能，提供当前天气与天气预报。主用 wttr.in，支持一行式输出与完整预报；备选 Open-Meteo，通过坐标获取 JSON 数据，适合程序化使用。
telnyx-account-reports-curl
Telnyx 账户报表 curl 技能，提供 REST API 的 curl 调用示例，用于生成和获取计费、分析与对账所需的用量报表，涵盖通话事件、CDR、MDR、号码查询等报告。
fiftyone-dataset-export
FiftyOne 数据集导出技能，可将 FiftyOne 数据集导出为 COCO、YOLO、VOC、CVAT、CSV、GeoJSON 等标准格式，并支持导出到 Hugging Face Hub，适用于数据集转换、训练准备与备份。
mssql-pentesting
MSSQL 数据库服务（1433 端口）渗透测试方法论，涵盖服务发现、默认凭据与认证测试、数据库枚举、xp_cmdshell 命令执行、链接服务器利用、权限提升、NTLM 哈希窃取及已知漏洞利用，面向授权安全测试场景。
nosql-injection
NoSQL 注入检测与利用技能，面向 MongoDB、CouchDB 等 NoSQL 数据库。覆盖操作符注入认证绕过、$regex 盲注数据提取、$where JavaScript 注入、CouchDB 攻击与 WAF 绕过，适用于登录表单使用 JSON body 或参数出现 $gt/$ne/$regex 等操作符的场景。
exploratory-data-analysis
对科学数据文件执行探索性数据分析（EDA）的技能，自动检测 200+ 种科学文件格式，进行格式专属元数据提取、数据质量评估、统计摘要，并生成 Markdown 报告，适合在正式分析前了解数据结构与质量。
hk-southbound-flow
港股南向资金流向分析器，用于分析内地投资者通过港股通投资港股的资金流向、持仓变化与行业偏好，帮助把握内地资金动向。提供每日资金流向、行业分布、个股排名、持仓分析等输出，并支持命令行查询。
hsgt-holdings-monitor
沪深港通持股监控技能，用于跟踪北向持仓排行、个股持仓明细、板块排行与机构统计，并输出增减持及集中度风险提示。适合查询北向持仓、外资持股、陆股通持仓变化或进行持仓监控时使用。
portfolio-health-check
portfolio-health-check 是一个面向投资组合诊断的 AI 技能，用于审查、审计或压力测试用户当前持仓。它扮演投资组合风险诊断师，帮助识别隐性风险、集中度问题、因子偏移、相关性聚集、流动性缺口和压力测试脆弱性，并给出可操作的改进建议。使用流程从导入组合开始，收集持仓清单、现金仓位、账户类型、基准、风险偏好和投资期限等信息，并将仓位统一换算为组合总值的百分比。随后依次进行集中度分析、相关性聚集检测、因子暴露分析、风险指标计算、压力测试、流动性评估，并综合形成健康报告，包含健康评分、严重问题、警示事项、组合优势、改进建议和调仓方案。该技能评估现有组合，而不是从零构建新组合；如需构建新组合，可使用风险调整收益优化器。注意，分析结果仅供教育参考，不构成个人投资建议。
shareholder-structure-monitor
股东结构与持仓变化监控器是一个面向投研与风控场景的分析技能，用于跟踪股东户数、十大股东与十大流通股东、机构及基金持股情况和持仓变化，并输出筹码结构与供给冲击风险提示。当用户询问股东户数、股东结构、机构/基金持股、持仓变化或需要筹码分析时可使用。该技能以专业投研/风控分析师的角色，通过结构化框架完成主题分析，产出可复用的结论与监控要点。其工作流程包括：确认输入参数（标的/范围、时间窗口、输出偏好如列表打分、研究简报或备忘录，以及流动性、风险偏好等约束）；按需获取数据（支持解析用户提供的第三方平台榜单、导出、截图或复制表格，并以该数据为准，同时写明字段口径与日期时间）；采用分析框架先给出3至5条可解释的结论摘要，再展开证据链；最后按输出模板生成结构化结果，包含关键数据、解释、风险与监控清单及下一步。技能文档强调需明确数据的日期、频率与口径，不确定时不编造；同时提示A股特性如T+1、涨跌停、停牌与公告滞后可能显著影响可交易性与结论。该技能输出仅供信息参考与教育目的，不构成投资建议。具体数据查询方式、指标口径、阈值与输出模板等细节在相关参考文档中说明，本文未提供更多细节。
trade-risk
用于股票风险与仓位管理的交易风险分析技能，通过 /trade risk <TICKER> 调用，收集波动率、回撤、相关性、流动性等数据，生成 0-100 综合风险评分与多种仓位计算方法，仅供教育研究，非投资建议。
trade-technical
trade-technical 是 AI Trading Analyst 系统中的技术分析智能体（Technical Analysis Agent），用于对指定股票代码进行系统化的技术面分析。它可通过 /trade technical <TICKER> 直接调用，也可作为子智能体由 trade-analyze 编排器调用。该智能体通过多次 WebSearch 收集价格与移动平均线、技术指标（RSI、MACD、随机指标、布林带、ATR）、成交量与吸筹派发、支撑阻力与图表形态、相对强弱等数据，然后从趋势、支撑阻力、动量指标、成交量、图表形态、布林带、相对强弱七个维度展开分析，并按照趋势、动量、成交量、形态质量、相对强弱五个子维度各 0-20 分计算综合技术评分（Technical Score，0-100），最终给出 Strong Bullish 至 Strong Bearish 的技术信号。输出写入 TRADE-TECHNICAL-<TICKER>.md 文件，包含评分表、趋势分析、支撑阻力表、动量指标、成交量分析、图表形态、布林带、相对强弱对比、关键价位汇总和交易设置（入场区间、止损、目标位、风险回报比）等结构化内容。该工具仅用于教育和研究目的，不构成财务建议。
xint-rs
xint-rs 是一个用 Rust 编写的 X（Twitter）情报命令行工具，提供搜索、监控、分析与互动功能，以单个快速、零依赖的二进制文件形式运行，所有输出都写入标准输出，便于管道处理。它可通过 X API 搜索近期推文、查看用户资料与推文、抓取对话串、查看转发用户、按关键词查找用户、获取趋势，并借助 xAI 模型进行情感分析、智能报告与文章抓取分析；还提供 watch 监控、webhook 推送、MCP 服务器、书签与点赞等 OAuth 互动、关注者快照对比、API 成本追踪与预算控制、以及基于 xAI Files/Collections 的知识库上传与语义搜索。使用时需配置 X_BEARER_TOKEN 等环境变量，可选 XAI_API_KEY 与 X_CLIENT_ID；安装、克隆或启用网络模式（mcp --sse、watch --webhook）等动作需要用户明确批准。
polymarket
Polymarket 是一个面向预测市场的工具集，主要用于访问 Polymarket 体育预测市场的实时赔率、价格、订单簿、事件与系列数据，并支持市场搜索、排行榜、投资组合分析、交易下单以及链上操作。工具提供命令行（CLI）和 Python SDK 两种调用方式，核心的 11 个命令无需依赖或 API 密钥即可使用；30 多个 CLI 命令需要安装 Polymarket CLI 二进制文件，交易和链上命令还需要配置钱包。价格即为隐含概率，例如价格 0.65 表示 65% 的隐含概率。该工具适合查询比赛赔率、分析价格走势、查看排行榜、跟踪钱包持仓与交易活动，以及执行限价单、市价单、CTF 拆分/合并/赎回等操作。
terra-data
Terra Data 是一个通过 Terra API 获取和管理健康数据的技能，支持从 150 多种可穿戴设备拉取活动、睡眠、身体、每日汇总、营养、月经周期和运动员资料等数据。它提供 Python 客户端调用示例，涵盖各数据类型的获取方法、批量拉取、历史数据回填、数据规范化与更新策略，以及部分提供商的数据写入能力。适用于需要整合多设备健康数据的应用开发场景。