ml-experimentation
面向机器学习实验的技能，覆盖从假设规划、快速迭代、脚本执行、定向日志、实验日志到诊断绘图与科学报告撰写的完整流程，强调可复现、数据支撑与不臆造结论。
Skill 广场
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更新于 10-30 00:12
数据与分析
17,154 个结果
analyze-silver-miner-metal-ratio
该技能用于分析「银矿股价格 ÷ 白银价格」的相对比率（Miner-to-Metal Ratio），衡量矿业股板块相对于金属本体的估值区间。它通过历史分位数判断当前比率位置（底部、偏低、中性、偏高、顶部），识别历史类比事件，统计底部事件后白银的前瞻表现，并推演比率回到顶部或中位时所需的矿业股涨幅或白银跌幅。使用 yfinance 获取 ETF/期货数据，支持自定义矿业股与金属代理、取样频率、平滑视窗和分位门槛，输出 JSON 或 Markdown 结果及可视化图表。
cotizaciones-pix-comparapix
查询 ComparaPix 的 Pix 报价，按符号和价格比较各支付应用。适用于用户询问 Pix 报价、最佳 Pix 支付应用或按符号比较价格时。
deepline-quickstart
Deepline 的快速入门演示技能，通过一个硬编码示例配方向用户展示 Deepline 的工作方式：检索纽约初创公司的 CTO，并用 LinkedIn 到邮箱的瀑布式补全获取邮箱，最终生成 CSV。
paykit-best-practices
PayKit 的通用配置参考与最佳实践，介绍 createPayKit 的选项、客户身份识别、事件处理、数据库连接、客户管理和测试模式等设置方法。
bigquery-data
bigquery-data 是 Google Cloud BigQuery 数据分析插件中的一组技能，面向大规模数据探索与数据集管理场景。它通过 Node.js 脚本调用，帮助用户查找数据资产、查看数据集与表元数据、列出数据集和表，并以可校验方式执行 SQL。提供的脚本包括 execute_sql（执行 SQL，支持 dry_run 仅校验）、get_dataset_info（获取数据集元数据）、get_table_info（获取表元数据）、list_dataset_ids（列出数据集）、list_table_ids（列出表）以及 search_catalog（按自然语言检索表、视图、模型、例程或连接）。脚本会自动从多个 .env 文件加载环境变量。
openfold3
OpenFold3 是 AlQuraishi 实验室发布的 AlphaFold3 开源权重 PyTorch 复现版本，用于生物分子结构预测。本技能通过 pip 安装 openfold3 包（需 Python 3.10+、CUDA 12.1+、24GB 以上显存），下载 Apache-2.0 授权的约 2.3GB 权重后即可运行。使用 run_openfold predict 命令，查询需以 JSON 格式（InferenceQuerySet 校验）提供，支持 protein、dna、rna、ligand（smiles 或 ccd_codes）等分子类型，可设置多链、多 seed 与扩散采样数。通过 --use-msa-server 和 --use-templates 控制是否使用 ColabFold MSA 服务器与 RCSB 模板搜索以提升精度。输出包含 .cif 结构文件、完整与聚合的置信度 JSON（含 avg_plddt、ptm、iptm、has_clash 等）以及 timing.json。适用于蛋白质及复合物结构预测场景，需要一定 GPU 资源。
scgpt
scGPT 是面向单细胞生物学的基础模型技能，用于对单细胞表达数据生成细胞嵌入并进行注释。它从本地检查点目录加载词表与模型，输出 AnnData 的 .obsm["X_scGPT"] 嵌入，可接 scanpy 做邻居图、UMAP 与聚类。
google-sheets-skill
Google Sheets Skill 是一个用于读写和管理 Google Sheets 的命令行技能，支持读取表格数据、更新单元格、创建表格等操作，所有命令输出 JSON。
manage-database-usage
介绍如何以分支作用域连接正确访问 Doltgres 的 manage 数据库，避免在错误分支上读写 agents、tools、projects 等数据。
clay-migration-deep-dive
面向将数据补全工具迁移到 Clay 的实操指南，覆盖从 ZoomInfo、Apollo、Clearbit、Lusha 等单一或多个供应商，或自定义脚本、整套 GTM 技术栈迁移到 Clay 的流程，包含审计、字段映射、并行验证、灰度切流与下线旧工具的步骤。
exa-migration-deep-dive
该技能用于把旧版网页搜索集成迁移到 Exa，通过语义、过滤、时效、相关性、成本与回滚对比来评估迁移。适用于运维或评审搜索迁移的场景，强调凭据、查询、内容、支出与破坏性状态分别治理。
firecrawl-data-handling
用于安全处理 Firecrawl 抓取文档与提取 JSON 的技能：校验、最小化、分类、去重、保留与销毁，适用于构建下游存储、RAG 或索引时。
firecrawl-hello-world
Firecrawl v2 最小抓取验证技能：用官方 SDK 或 REST 对受控页面执行一次 scrape，校验来源 URL、状态码与内容标记，并确保不泄露凭据。
fireflies-hello-world
Fireflies GraphQL 最小元数据查询技能：用最低敏感度的 user 查询验证接口连通性、身份与响应结构，并落实数据最小化，避免导出会议转录内容。
granola-data-handling
面向 Granola 会议数据的数据治理技能，涵盖导出、保留策略、GDPR/CCPA 合规与归档流程，并处理数据主体访问请求（SAR）与删除权（Right to Erasure）。适用于需要管理会议记录生命周期的团队。
granola-observability
Granola Observability 是一套用于监控 Granola 使用情况、追踪会议模式并构建分析仪表板的方案。Granola Enterprise 自带使用分析仪表板；如需更深入的洞察，可通过 Zapier 将会议元数据流式传输到 BigQuery、Metabase 等分析平台，构建自定义数据管道。该方案涵盖内置分析指标（会议总量、活跃用户、转录时长、笔记分享、行动项、采用率）、关键指标定义（激活率、周活跃用户、捕获率、分享率、节省时间、行动完成率、处理成功率、集成正常运行时间）、自定义管道搭建、分析查询、自动化报告以及健康监控与告警。使用前提为 Granola Business 或 Enterprise 计划，组织级分析需要管理员权限。
instantly-prod-checklist
用于在身份、权限范围、数据、限额、运维与回滚等方面对 Instantly 集成发布进行生产就绪审查的技能，返回失败即关闭（fail-closed）的发布决策，并记录假设、证据、审批状态与回滚责任人。
splitting-datasets
用于将数据集按可配置比例划分为训练集、验证集和测试集的技能，支持分层抽样，适合机器学习模型开发前的数据准备。
drizzle-pg
Drizzle ORM 的 PostgreSQL 参考技能，涵盖 pgTable 模式定义、类型安全查询、关系与 drizzle-kit 迁移。基于无依赖、类 SQL 的 TypeScript ORM，输出单条查询，适用于以 PostgreSQL 为数据库的 TypeScript 项目开发。
postgresql
面向 PostgreSQL 16+ 的参考技能，用于编写 SQL 查询、设计表结构、管理索引和优化性能。涵盖查询、DDL、索引、事务、JSONB、性能分析与 psql 命令行等主题，按需加载对应参考文件。
observe-infer
源自《黄帝内经》的“司外揣内”结构化推理框架，用于从外部可观测信号间接推断不可直接观测的内部状态，适用于黑箱推断、间接评估和模式识别。
zheng-xie-assessment
基于《黄帝内经》的正邪虚实判断框架技能，用于在动手解决问题前先做力量对比的定性判断：是自身能力不足（虚），还是外部压力过盛（实），据此决定补强还是削减。
data-visualization
一套数据可视化最佳实践指南，帮助按清晰、准确、可读的原则选择图表类型、配色并讲述数据洞察，适用于仪表盘、探索性分析和报告图表。