databricks-lakebase-autoscale
Databricks Lakebase Autoscaling 的技能资料，介绍这一托管 PostgreSQL 服务的资源模型、连接与凭证、反向 ETL 同步表及使用限制，供创建或管理项目、分支、端点与应用连接时参考。
Skill 广场
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更新于 10-30 00:12
数据与分析
17,155 个结果
databricks-metric-views
在 Unity Catalog 中用 YAML 定义、创建、查询与管理受治理的业务指标（Metric Views），适用于构建标准化 KPI、收入与订单等指标层。
databricks-spark-structured-streaming
Spark Structured Streaming 生产实践指南，覆盖 Kafka 接入、流式读写 Delta、流-流与流-静态连接、多目标写入、MERGE、检查点、状态操作与触发器等主题，并提供生产检查清单。
databricks-synthetic-data-gen
Databricks 合成数据生成技能：用 Spark + Faker + Pandas UDF 生成有业务故事、带偏态分布的真实感合成数据，支持 Serverless 执行与 Parquet/JSON/CSV/Delta 多种输出，用于演示根因分析、ML 训练与数据质量测试。
dd-orchestrator
Datadog 入门编排技能，作为引导入口接收开发者的自然语言目标，先确保有效 Datadog 账户，再按能力图组合并依次调度账户设置、产品推荐等已有技能，本身不编写埋点代码。
application-migration
面向应用迁移项目的指南技能，覆盖遗留系统现代化、云迁移、技术栈升级与数据库迁移，提供从现状评估、策略选择、计划、执行到验证切换的系统化流程与检查清单。
database-optimizer
面向数据库性能优化的 Claude Code 技能，专注查询优化、索引策略、缓存架构与可扩展数据库设计，覆盖 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle、MongoDB 及主流云数据库。
postgres
在多个 PostgreSQL 数据库上执行只读 SQL 查询的技能，支持列出已配置数据库、查看表与结构，并通过只读会话、语句校验、超时和行数限制等机制保障安全。
docyrus-data-grid-page-design
Docyrus 数据网格页面设计技能，用于构建基于 React DataGrid 的记录列表页，提供 useDocyrusDataGrid、useDocyrusDataViewSelect、useDataGrid 等钩子与组件，支持列元数据、保存视图、搜索、筛选、分组、排序、分页、批量操作与导出。
docyrus-dsql-query-design
Docyrus DSQL 查询设计技能：用于对 Docyrus 逻辑数据源编写、发现并执行只读的 DSQL（Docyrus 结构化查询语言）查询，覆盖模式发现、查询编写与执行全流程，适合查询、报表与自然语言取数场景。
astro-db
面向 Astro 项目的数据库操作技能，覆盖 Astro DB 的 defineDb、defineTable、db/config.ts 与 Turso，并说明 @astrojs/db 已弃用、新项目建议改用 Drizzle、Kysely、node:sqlite 或 libSQL 客户端。
deepline-analytics
Deepline Analytics 是一个通过 Deepline CLI 查询数据仓库与语义层的分析技能，用于回答营收、管道、漏斗、转化、留存、客户与仓库表等业务分析问题。它强调从语义层出发保留业务指标定义，并报告所用指标、维度与过滤条件。
langextract-usage
LangExtract 使用指南：介绍如何用 lx.extract() 从非结构化文本中抽取结构化信息，涵盖安装、API 密钥、示例编写、关键参数、结果处理与提供商选择。
verify_unused
verify_unused 是 GKE MCP 中的安全校验技能，用于在删除 GKE 或 Kubernetes 集群前判断集群是否处于未使用状态，检查外部暴露、持久化数据和活跃计算三类资源，避免误删导致服务中断或数据丢失。
htx-derivatives-analyst
HTX USDT-M 永续合约多信号压力分析技能，组合资金费率、持仓量、精英多空比、近期强平与基差，输出统一压力评分、挤压风险方向与操作提示。
overture-data
用于按边界框下载 Overture Maps 数据（建筑、地点、道路、土地利用、水域等）的技能，返回 GeoDataFrame 并保存为 GeoJSON 或 GeoPackage。
zarr-multiscales
为已有 Zarr 存储构建 GeoZarr 多尺度金字塔（概览层），用于瓦片与 Web 流式传输。核心在于按数据语义选择重采样算子：类别概率用平均、类别标签用众数、计数用求和，避免用最近邻处理连续或概率数据。技能还覆盖级联降采样、分片对齐、空区域剪枝、跨工作进程条带划分、层级完整性校验、长期任务的凭证与断点续跑，以及在不破坏第 0 层的前提下追加多尺度元数据。
rlhf
RLHF（基于人类反馈的强化学习）技能文档，讲解如何用人类偏好对齐语言模型，涵盖偏好数据、奖励建模、策略优化及 DPO、IPO、KTO、GRPO 等直接对齐算法，适合学习 LLM 后训练与对齐流程。
cqrs-tradeoffs
面向 CQRS 架构的权衡分析技能，基于 CAP 定理评估一致性、可用性与可扩展性，并给出是否采用 CQRS、是否结合事件溯源的判断流程与评审清单。
firecrawl-architecture-variants
这个技能用于为 Firecrawl v2 选择架构方案，覆盖交互式抓取、受治理批处理、定时爬取、搜索增强或自托管处理等场景，帮助把工作量、时效、合规、吞吐与恢复要求转化为明确的架构决策。
datalore-notebook
Datalore Notebook 技能通过内置的 scripts/datalore CLI 操作 Datalore 工作区与笔记本，封装公开的 notebook、user、workspace API，支持会话上下文与多种认证方式，用于单元格、文件、数据库、报表等任务。
data-base
data-base 是一个面向网页抓取与数据采集的技能，用于把非结构化的网页内容转换为结构化数据。它强调根据页面复杂度选择合适工具：JS 渲染较重的页面（如 React/Vue 应用、无限滚动、登录门槛）适合使用 chrome-devtools MCP；静态 HTML 页面（如博客、新闻站点、简单网页）适合使用 Python requests；多步骤抓取、限速、代理等复杂或可复用逻辑则适合编写 Python 脚本。该技能会输出结构化 JSON 或 CSV 以便后续分析。它同时提供了抓取行为规范：必须先检查 robots.txt，默认请求频率约 1 请求/秒以避免给服务器造成过大压力，不得在未经同意的情况下抓取个人数据，输出文件名需使用 ASCII 字符，并通过 User-Agent 标明机器人身份。使用流程包括询问要抓取的数据、目标站点和数据量，按页面类型选择工具，抽取并保存结构化数据，最后把文件路径交付用户或传递给数据分析。其 Python 环境会在需要时自动初始化虚拟环境，并通过 setup.sh 安装 requests、beautifulsoup4、pandas 及网页抓取工具，脚本以 .venv/bin/python 运行。
qiaomu-app-review
qiaomu-app-review 是一个把 App Store 评论转化为产品洞察的技能：抓取指定应用的评论样本，生成结构化证据包，再由当前 Agent 撰写痛点、机会与行动建议报告，并可渲染为本地 HTML 洞察页。
biao-ben-priority
基于《黄帝内经》标本病传论篇的优先级决策框架，用于在多个交织、存在因果关系的问题中判断先处理哪个：先区分本（先发/根因）与标（后发/症状），再判断是否有危及系统运转的急症，据此给出有序的行动方案，并提示标本角色可动态互换。