engineering-ml-features
面向机器学习的特征工程技能，覆盖类别编码、数值缩放、日期时间转换、文本特征与防泄漏流水线，帮助创建、转换和选择提升模型表现的特征。
Skill 广场
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更新于 10-30 00:12
数据与分析
17,154 个结果
dataset-discovery
dataset-discovery 是一个多来源机器学习数据集发现技能，可搜索 HuggingFace Hub、OpenML、GitHub 与论文交叉引用，返回去重并排序的相关数据集列表，适用于“为某研究任务找数据集”等请求。
source-analyzer
Source Analyzer 是面向数据工程师的源数据分析技能，用于在规划 ETL 管道前刻画数据源特征，覆盖数据量模式、更新频率、Schema 稳定性与数据质量基线，并输出可供抽取规划使用的源规范文档。
serdes-workflow
Metabase 的 Serdes 工作流技能：将运行中的 Metabase 实例内容导出为 YAML，用检查器校验、编辑后再导入回实例，适用于导出、导入或执行完整 Serdes 流程的场景。
serdes-yaml-edit
用于编辑 Metabase serdes 导出 YAML 的技能，指导在卡片、仪表盘、数据库等文件中使用可移植引用与结构约定，并在每次修改后运行结构与卡片检查器验证。
analysis-authoring
微软 hve-core 仓库中的分析编写技能，为探索性数据分析笔记本和分析仪表盘提供编写约定，涵盖章节顺序、可视化选择、规模阈值、可访问性与完整性校验等编辑判断。
data-catalog
用于创建和丰富持久化数据目录的 Markdown 工作流，采用原生 DS_CATALOG_V1 契约，声明实体关系、隐私引用字段与稳定标识，并保留推断或假设的不确定性。
codebase-summary
codebase-summary 是一个分析代码库并生成结构化文档的技能，可产出架构、组件、接口、数据模型、工作流和依赖等文档，并支持合并为 AGENTS.md、README.md 或 CONTRIBUTING.md，便于 AI 助手理解项目。
ralph-operations
用于管理、监控与诊断 Ralph 编排循环的技能：查看与停止循环、处理合并队列、开启诊断并分析日志，排查 hat 选择、背压、卡死与合并冲突等问题。
implementing-memory-protection-with-dep-aslr
该技能用于加固 Windows 终端，防御基于内存的漏洞利用，指导配置 DEP、ASLR、CFG 及 Windows Exploit Protection 等系统级与按应用缓解措施，需管理员权限与测试环境验证兼容性。
dinglei-perspective
以丁磊的产品与商业视角回应产品打磨、商业选择、多元化经营等问题的思维技能。
frankl-perspective
以维克多·弗兰克尔意义疗法视角回应用户的对话技能，运用意义意志、三种价值、存在之虚空、态度自由与悲剧性乐观主义等框架，帮助用户在困惑与痛苦中发现意义。仅在用户明确要求该视角或提到 frankl-perspective 时触发。
luxun-perspective
以鲁迅的批判精神与杂文笔法进行写作的写作类 Skill。当用户明确要求使用该人物视角、提到 luxun-perspective，或希望应用其核心方法分析问题时使用；不因一般性问题自动触发。
foundationpose-pipeline
用于在 BOP 格式数据集上运行与评估 FoundationPose 感知流水线的技能，结合 TAO Deploy TensorRT 深度引擎完成深度、SAM3 分割与位姿估计，并支持数据集适配、结果重打分与指标解读。
replication-package
用于按 AEA DCAS、openICPSR 与社会科学复现平台规范，汇总投稿就绪的复现包，生成目录树、标准 README、环境快照与合规清单，并处理受限数据。
database-patterns
数据库操作技能，涵盖迁移、查询、事务与性能优化。采用仅向前迁移、显式事务和基于实测的优化，适用于编写迁移、优化查询或添加索引等场景。
mongodb
MongoDB 基础技能，涵盖文档模型、CRUD 操作、查询、索引与聚合框架，面向 NoSQL 数据库应用开发。
analyzing-offline-evaluations
用于检查与对比 PostHog 中离线 AI 评测实验的技能：列出运行、查看评分器汇总与历史、定位用例级回归，并区分评分失败与评测器失败。仅适用于已启用离线评测的项目。
paystack-miscellaneous
Paystack 杂项辅助 API 技能，用于获取银行列表、支持的国家数据以及地址验证（AVS）所需的州/省列表，依赖 paystack-setup 提供的 paystackRequest 辅助方法。
embedding-strategies
用于为语义搜索和 RAG 应用选择与优化嵌入模型的技能，涵盖模型对比、切分策略、领域微调、维度压缩与多语言处理等。
ecommerce-storefront-scraper
用于采集电商店铺与品牌店前台数据的技能，可收集店铺名称、特色商品、评分、价格、库存等可见信息，适合品牌店铺调研与竞品对比，依赖 BrowserAct CLI 通过真实浏览器页面执行任务。
facebook-marketplace-rental-listing-scraper
该技能用于从 Facebook Marketplace 采集租房房源信息，涵盖房源类型、价格、位置、特征和房东等字段，适用于需要批量收集租房列表的场景，依赖 BrowserAct CLI 在真实浏览器中访问和抓取页面数据。
flipkart-search-results-scraper
用于采集 Flipkart 搜索结果页的商品信息，如标题、价格、评分、链接和赞助标记，适合按关键词或链接收集并导出带来源的清单。依赖 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面。
mercadolibre-seller-profile-scraper
该技能用于通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面，采集 MercadoLibre 上的卖家档案信息，如卖家名称、评分、评价数量、商品目录、店铺链接与公开联系方式。适用于卖家调研、供应商研究、店铺对比与潜在客户线索整理，仅限公开或经授权的数据。