prime-numbers
该技能面向图数论中的素数问题，提供一套问题求解策略与工具命令。内容涵盖素性测试的决策层级（试除法、Miller-Rabin、AKS）、整数分解方法（试除法、Pollard's rho、二次筛法）、素数分布（素数定理、素数间隙）、费马小定理与威尔逊定理等经典结论，并给出基于 sympy_compute.py 与 z3_solve.py 的具体命令行调用示例，用于分解、证明与化简等操作。
Skill 广场
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更新于 10-30 00:12
数据与分析
17,177 个结果
root-finding
面向数值方法中求根问题的技能，提供方法选择决策树、SciPy 实现命令与解验证思路，覆盖单根、多根及非线性方程组场景。
second-order-odes
该技能面向常微分方程与偏微分方程中的二阶常微分方程（second-order ODEs）问题，提供一套求解策略与决策流程。它帮助使用者先对二阶 ODE 进行分类：常系数方程 ay'' + by' + cy = f(x)、变系数方程 y'' + P(x)y' + Q(x)y = R(x)，以及 Cauchy-Euler 方程 x^2 y'' + bxy' + cy = 0。针对常系数齐次方程，技能给出特征方程 ar^2 + br + c = 0 的三种根情形对应解形式：相异实根、重根、复根。对于非齐次方程，涵盖待定系数法与参数变易法求特解。技能还涉及数值解法，将二阶方程化为一阶系统后用 solve_ivp 求解，以及边值问题的打靶法与 scipy.integrate.solve_bvp。配套提供 sympy_compute.py 与 scipy 的命令示例，用于求解特征多项式、dsolve 求解方程和数值积分。
cloud-platforms
面向数据工程的云平台技能，覆盖 AWS、GCP、Azure 的数据平台、基础设施即代码与云原生数据方案，包含 S3、Glue、BigQuery、Terraform 等示例与最佳实践。
kotlin-fundamentals
Kotlin 语言基础技能，覆盖语法、空安全、数据类与扩展等核心主题，提供可投入生产的写法示例，如安全调用与 Elvis 运算符、requireNotNull 校验、data class 初始化约束、let/apply/run/also 作用域函数对比，以及常见问题排查。
choose-python-library
在真实存在竞争的 Python 库之间做选择，并交由 add-python-package 安装所选依赖。适用于数据科学场景中同类库二选一（如 pandas 与 polars），不适用于已由策略固定的选项或绘图库选择。
qlik-talk-to-data
Qlik Talk-to-Data 是一个面向 Qlik Cloud 应用的只读分析技能，通过 Qlik MCP 服务器回答分析性问题。它只读取和分析，不创建任何持久内容，所有数字必须来自受治理的主条目、已发布图表或字段查询。
rerun-dataset-conversion
用于将多模态机器人数据集（MCAP、HDF5、LeRobot、parquet、原始视频等）转换为分层 Rerun 录像（.rrd）与可注册目录的数据集。该技能给出调研、分层、蓝图设计、注册与验证的工作流原则和决策点，具体 Rerun 机制由 rerun-* 系列技能承担。
pci-compliance
用于实现 PCI DSS 合规、安全处理支付卡数据与支付系统的技能，涵盖令牌化、加密、访问控制、审计日志与合规检查清单，适用于构建支付流程、处理信用卡信息、开展 PCI 合规审计及缩小合规范围。
spark-optimization
用于优化 Apache Spark 作业的技能，涵盖分区策略、缓存、Shuffle 优化与内存调优，适合排查慢作业、缓解数据倾斜以及为大数据集扩展 Spark 流水线。
sales-qualtrics
Qualtrics XM 平台使用助手，面向需要处理 Qualtrics 体验管理平台问题的用户，覆盖客户体验（CX）的 NPS/CSAT/CES 调研、员工体验（EX）脉搏与生命周期调研、Strategy & Research 市场研究、XM Directory 联系人管理、Experience Agents AI 响应自动化、REST v3 API 与 Salesforce/SAP/webhooks/MCP 集成、仪表盘与报表、管理员配置以及定价与许可等主题。该技能通过收集用户的产品模块、具体情境和角色信息来定位问题，必要时路由到相关技能（如客户反馈、Medallia、客户评价、集成架构），并基于平台参考文档给出分步操作、配置建议、项目设计指导与验证方法。
walmart-category-listing-scraper
Walmart Category Listing Scraper 是一个用于采集 Walmart 分类列表页数据的技能（Skill）。它通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行任务，可收集分类、列表、市场或集合页面的记录，包括商品标题、品牌、价格、货币、折扣、评分、评论数、徽章、卖家、位置、库存、配送、促销等信息，以及分页、筛选、排序和可见排名上下文。适用于选品研究、价格区间分析、商品陈列与库存信号调研，以及构建带来源链接的电商列表数据集。使用时需先确定目标 URL、字段、结果数量和输出格式，并在需要实时浏览器访问时调用 browser-act 技能。仅限处理公开数据或用户已获授权的数据，若访问或数据不可用，应说明限制而非编造记录。
analytics
这是一个用于设置、改进和审计分析追踪与衡量的技能。当用户需要搭建或优化分析追踪、涉及 GA4、Google Analytics、转化追踪、事件追踪、UTM 参数、标签管理器（GTM）、分析实现等场景时使用。该技能以“为决策而追踪”为核心原则，帮助建立能提供可执行洞察的追踪方案，涵盖追踪计划框架、事件命名规范、事件属性、GA4 与 GTM 实现、UTM 参数策略、调试与验证、隐私合规等内容，并输出结构化的追踪计划文档。
uniprot-database
UniProt Database 是一个面向蛋白质数据检索的技能，通过 REST API 直接访问全球领先的蛋白质序列与功能信息资源 UniProt。它支持按名称、基因、登录号或物种搜索蛋白质，以 FASTA 等格式获取序列，在 UniProt 与 Ensembl、RefSeq、PDB 等外部数据库之间进行标识符映射，并访问 Swiss-Prot/TrEMBL 的注释信息（如 GO 术语、结构域和功能描述）。该技能还支持批量检索、流式下载大型数据集以及使用字段限定语法构建自定义查询，适合蛋白质分析与生物信息学工作流。
charts
MUI X Charts 是 MUI 提供的 React 图表库，通过 npm 安装 @mui/x-charts 即可使用，采用 MIT 许可证，所有图表类型均包含在免费的 Community 版本中。它提供 BarChart、LineChart、PieChart、ScatterChart 等基础图表组件，支持组合式 API（Composition API）以自由混搭柱状、折线、散点等图层，并支持自定义坐标轴（band、linear、time、log、point 等刻度类型）、双 Y 轴、自定义提示框、图例、点击交互、高亮与淡出、响应式布局、堆叠系列、动画、颜色主题、SparkLineChart 迷你图、Gauge 仪表盘以及 dataset + dataKey 数据绑定方式。适用于在 React 应用中构建仪表盘、数据可视化界面和嵌入式图表。
nasa-firms-fire-fetch
NASA FIRMS Fire Fetch 是一个用于获取 NASA FIRMS 活跃火点探测数据的技能脚本。它通过 FIRMS 的 area/csv 端点，在单次调用中针对一个边界框（bounding box）抓取指定日期窗口和来源的火点数据。脚本支持包含首尾的 --start-date 与 --end-date（即使 FIRMS 单次请求最多只接受 5 天），并返回机器可读的 JSON，包含请求元数据、分块传输详情、校验摘要和规范化后的火点记录。运行过程通过结构化 stderr 日志和可选文件日志保持可观测性。远程请求需要 NASA_FIRMS_MAP_KEY 环境变量。脚本内置重试、限流、安全上限和传输与结构校验等健壮性机制，仅聚焦于 FIRMS area/csv 端点这一原子抓取实现，不包含地理编码、全球扫描、国家查询、告警阈值或火点分类逻辑。
open-meteo-flood-fetch
Open-Meteo Flood Fetch 是一个用于获取 Open-Meteo 洪水 API 每日河流流量（river-discharge）数据的命令行工具。它支持在一次调用中为多个坐标获取数据，接受包含首尾日期的 start_date 与 end_date 时间窗口，并返回机器可读的 JSON，其中包含请求元数据、传输信息、校验摘要和规范化记录。工具内置重试、限流、详细日志和可选日志文件输出，并在远程调用前执行安全上限检查（最大坐标数、最大日期跨度、最大每日变量数）。它仅针对 Open-Meteo 洪水端点做原子化抓取，不包含告警阈值、地理编码、轮询循环或洪水解释逻辑；如需周期性执行，应由 OpenClaw 等外部编排。
competitive-position
该技能用于评估企业在所属行业中的当前竞争地位，基于波特五力框架与市场份额分析。它会梳理行业结构、评估竞争动态，并判断企业与同行相比所处的位置。技能聚焦当下的竞争格局与行业动态，与评估优势长期可持续性的护城河分析相区分。适用于用户询问竞争优势、市场地位、波特五力、竞争格局、市场份额、行业结构等问题时。
knowledge-base-builder
Knowledge Base Builder 是一个用于从文档集合（PDF、Word、文本文件）构建可搜索知识库的技能。它基于 SQLite FTS5 全文搜索索引实现，涵盖 PDF 文本提取、文本分块、元数据编目以及搜索界面的创建。适用于构建技术标准库、研究论文数据库、企业文档库等场景。该技能通过“清点—提取—索引—搜索 CLI”的架构流程工作，并提供快速上手代码示例，展示了创建 FTS5 搜索表、添加内容和执行搜索的基本操作。技能文档还包含实现步骤参考、执行清单、错误处理、指标与最佳实践等子技能说明。
yaml-workflow-executor
YAML Workflow Executor 是一个配置驱动的分析工作流执行工具，通过 YAML 文件定义分析参数、数据源和执行步骤，实现可复现的自动化流程。它提供配置加载器、任务路由器和命令行接口，支持数据分析、数据转换、报告生成等任务类型，并可通过多步骤 pipeline 串联执行。适用于运行分析管道、数据处理任务以及参数化配置的重复性自动化工作。
data-quality-and-contract-testing
该技能用于在数据工程实现过程中引入数据契约、断言与验证证据，覆盖数据接入、转换、模式变更等环节。它强调数据工作不应只以代码运行为完成标准，而应以源端假设、输出契约和质量检查共同证明行为正确。适用场景包括新增数据源接入、模式变更、转换逻辑更新、新发布或变更的表、以及涉及坏数据或指标异常的缺陷修复。技能主张从实现开始就定义契约并编写验证计划，而非作为最后的清理步骤。工作流要求先定义必填字段、键约束、预期类型、空值行为、新鲜度期望和对账规则，再编写唯一性、非空阈值、引用完整性、可接受值、行数变化和源到目标总计等验证，并先以失败检查复现数据缺陷，再做满足契约的最小改动，最后运行验证并保存测试输出、查询结果、对账样例或试运行日志作为证据。分类属于数据与分析。
academic-web-scraping
本技能是一份面向学术研究的网络数据采集指南，介绍如何通过 API 与网页抓取两种方式收集研究数据。内容涵盖 OpenAlex、Crossref、PubMed、arXiv、CORE 等学术 API 的用途、速率限制与认证方式，并给出 OpenAlex 与 PubMed Entrez 的示例代码；同时对比 requests+BeautifulSoup、Scrapy、Selenium、Playwright、httpx 等抓取工具，演示基础抓取、JavaScript 渲染页面处理、robots.txt 解析、数据存储导出与断点续采。指南强调伦理采集，包括优先使用 API、遵守 robots.txt 与服务条款、限速、标识身份、最小化采集、IRB 考量、安全存储与引用数据来源。
intel-agent
Intel Agent 是一个用于数据点侦察（Reconnaissance）的技能工具。它接收目标 URL 和所需的数据点，通过代理捕获流量，依次测试 API、HTML 内嵌 JSON（JSON-in-HTML）、Cheerio 解析和浏览器渲染等提取方式，最终输出一份结构化的情报报告。该技能本身不实现爬虫代码，只负责发现提取方法并评估站点防护情况，随后可将报告交给 poc-agent 或 web-scraper 技能进行后续实现。
ipo-lockup-risk-monitor
该技能用于监控限售解禁、重要股东减持与供给冲击风险，输出时间表与风险提示，适合询问解禁、减持、供给冲击或需要解禁风险清单时使用。