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更新于 10-17 00:11

数据与分析

16,476 个结果

finnhub-api

FinnHub API 是一项金融数据接口集成技能，用于通过 FinnHub 提供的 REST 与 WebSocket 接口获取股票、外汇、加密货币、公司基本面、新闻与实时行情数据。该技能覆盖实时报价、历史 OHLCV K 线、公司档案、同业公司、公司新闻、基础财务指标、财报日历、IPO 日历、股息与拆股、分析师评级与目标价，以及外汇汇率和加密货币行情等。使用方式为通过环境变量 FINNHUB_API_KEY 配置密钥，可直接调用 REST 端点（基础地址 https://finnhub.io/api/v1），也可安装官方 SDK（Python 使用 pip install finnhub-python，JavaScript 使用 npm install finnhub）；实时数据可通过 WebSocket 地址 wss://ws.finnhub.io?token=API_KEY 订阅。免费层每分钟 60 次调用，付费层每分钟 300 次以上；部分端点如内部人交易与情绪、SEC 文件、ESG 评分、专利数据、国会交易、国际市场、营收与 EPS 预估等标记为 Premium，需付费。资料未提供具体价格、免费层完整调用额度以外的限制细节、各端点完整参数与返回结构，以及官方文档与定价页的访问地址，这些内容暂未提供。

数据与分析340 次安装

huggingface-tokenizers

HuggingFace Tokenizers 是面向研究与生产环境的快速分词库，采用 Rust 核心实现并提供 Python/Node.js 绑定。官方资料显示其可在 20 秒内完成 1GB 文本的分词，比纯 Python 实现快 10–100 倍；支持 BPE、WordPiece、Unigram 三种分词算法，可用于加载预训练分词器、从零训练自定义分词器、批量编码与填充、对齐位置追踪，以及与 transformers 的 AutoTokenizer / PreTrainedTokenizerFast 集成。安装方式为 pip install tokenizers 或 pip install tokenizers transformers。

数据与分析340 次安装

linkfox-amazon-store-catalog

LinkFox Amazon 店铺商品目录（Catalog Items）查询技能，用于通过 Amazon SP-API 获取亚马逊商品目录数据。支持按 ASIN 获取目录详情，按关键词、标识符或分类条件搜索商品，以及查询商品类目节点、标题摘要、图片和其他 includedData。该技能依赖 linkfox-amazon-store-auth 完成选店（sellerId+region），通过 POST /spApi/developerProxy 转发请求，由服务端解析 token。提供 listCatalogCategories、searchCatalogItems、getCatalogItem 三项能力，默认使用 Catalog Items 2022-04-01 版本。脚本会将完整响应落盘到工作目录，并按响应体大小决定输出摘要或全量 JSON。本技能不消耗算力，仅读取商品目录，不涉及卖家订单。

数据与分析339 次安装

linkfox-amazon-store-customer-feedback

本工具用于亚马逊商品与类目买家反馈洞察，可按 ASIN 或 browse node 查询评论主题、主题提及量、星级影响、评价趋势、退货主题和退货趋势，帮助分析产品口碑及类目问题。它属于 LinkFox 的 Amazon Store 系列技能，依赖 linkfox-amazon-store-auth 进行选店（sellerId+region），通过 POST /spApi/developerProxy 转发调用亚马逊 Customer Feedback 接口，并配套提供多个 Python 脚本以完成具体查询。该技能通常需要 Brand Analytics 或 Selling Partner Insights 等角色权限，数据刷新频率以亚马逊为准（通常按周）。使用时需注意接口保护与重试规则，并遵循其成本与算力约束说明。

数据与分析339 次安装

realtime-monitor

实时监控是一个股票行情跟踪助手技能，用于持续跟踪自选股实时行情并设置价格提醒。它支持批量查询多只股票、跨市场监控（A股、港股、美股混合）、识别大涨大跌等异动股票，以及比较持仓盈亏情况。用户可通过自然语言触发，例如查询指定股票、输入持仓买入价、监控ETF等。该技能通过 get_quotes_by_query 等工具批量查询行情，整理为行情表格或持仓盈亏表格，并自动检测涨跌幅超过5%、接近涨跌停、相对买入价大幅波动等异动。还可记录用户设置的价格提醒条件，在后续查询时检查触发，并配合 OpenClaw 定时任务实现定时推送。

数据与分析338 次安装

google-gemini-embeddings

Google Gemini Embeddings 技能是一份面向生产环境的完整指南，围绕 gemini-embedding-001 模型生成文本向量。内容涵盖 SDK 与 REST API 用法、批量嵌入、8 种任务类型、与 Cloudflare Vectorize 集成的 RAG 模式，以及语义搜索、文档聚类等高级用例。模型支持 768 至 3072 维灵活输出（基于 Matryoshka 表示学习），单条文本输入上限 2048 tokens，仅支持文本。指南强调非 3072 维向量必须归一化后再计算相似度，并给出批量 API 的已知问题（排序错乱、内存限制、限流异常）与规避方案，以及错误处理与最佳实践。

数据与分析337 次安装

nemo-curator

NeMo Curator 是 NVIDIA 推出的 GPU 加速数据整理工具包，用于为 LLM 训练准备高质量数据。它支持文本、图像、视频、音频多模态数据，提供模糊去重（比 CPU 快 16 倍）、质量过滤（30+ 启发式规则）、PII 脱敏、分类器过滤等能力，并可在 GPU 集群上近线性扩展。适用于从网页抓取（如 Common Crawl）构建训练数据、多模态数据集整理、低质或有害内容过滤等场景。安装方式包括 uv pip install "nemo-curator[text_cuda12]"、[all_cuda12] 或 [cpu]。

数据与分析336 次安装

supply-chain-optimizer

这是一个面向供应链分析、库存优化、物流规划、供应商评估与需求预测的框架型技能。它以模板、公式和表格形式提供端到端供应链映射、EOQ 经济订货量、安全库存与再订货点计算、ABC-XYZ 分类、供应商评分卡、总拥有成本（TCO）对比、需求预测方法选择、物流运输方式选择与仓库布局优化、前置时间分析以及供应链风险评估等内容，适用于供应链分析、库存优化和供应商评估等场景。

数据与分析335 次安装

commodities-list

这是一个配合 Octagon MCP 使用的技能，用于检索能源、金属和农业三大板块的可交易大宗商品目录。它通过 octagon-agent 工具接收自然语言提问，返回按类别整理的大宗商品及交易公司信息，例如公司名称、交易品种和关键市场/服务。适合在调研大宗商品市场、识别市场参与者、了解能源、金属、农业商品分类，或查询特定品种（如天然气）交易商时使用。使用前提是已在 AI 智能体中配置 Octagon MCP，具体安装方式需参考对应的 mcp-setup 文档，本资料未提供安装步骤与代码。技能可回答全目录、能源、金属、农业、特定商品和服务聚焦等类型的问题，并附带结果解读参考。

数据与分析334 次安装

csv-analyzer

CSV Analyzer 是一个综合性的 CSV 数据分析与可视化工具，以技能（skill）形式提供。它通过运行本地 Python 脚本 analyze_csv.py 对 CSV 文件进行分析，生成数据摘要、质量评分、相关性、偏度、异常值等统计结果，并输出多种图表（如概览仪表盘、缺失值图、数值分布图、箱线图、相关性热力图、类别分布图、时间序列图、散点矩阵、小提琴图等）。工具完全在本地运行，依赖 pandas、matplotlib、seaborn、scipy、numpy，免费使用。适用于需要快速了解 CSV 数据概况、检查数据质量、探索变量关系、发现异常值或生成可视化报告的场景。

数据与分析331 次安装