tiktok-video-detail
TikTok 单条视频详情抓取技能：输入一个 TikTok 视频 URL，输出完整视频元数据，包括作者资料、互动数据、音乐信息、视频参数与话题标签等。
Skill 广场
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更新于 10-31 00:15
数据与分析
17,203 个结果
bayesian-workflow
基于 PyMC 与 ArviZ 的贝叶斯建模工作流技能，强调先验/后验预测检查、收敛诊断、模型批评与先验敏感性分析，并提供 nutpie 采样、诊断脚本和常见模型族参考。
deepbase
DeepBase 是 Node.js 的多驱动持久化库，为 JSON、SQLite、MongoDB、Redis、IndexedDB 等后端提供统一 API，可在不改应用代码的情况下切换或组合存储后端，并支持自动故障转移与数据迁移。
demo_math
demo_math 是一个数学技能，可用 Python 脚本执行“魔术数字计算”。当用户请求“magic calculation”时，必须调用 run_skill_script 工具运行 magic.py；其他数学问题则直接回答。
business-logic-entry-point-transaction-isolation-levels
该技能规定：当业务逻辑入口点同时使用命令查询分离（CQS）与数据库事务，且持久化技术支持可配置隔离级别时，查询处理器应使用阻塞最小的隔离级别，命令处理器应使用 REPEATABLE READ，并在开启事务时显式设置。
ui5-data-binding
面向 SAPUI5 OData V4 数据绑定的实践技能，介绍 ODataModel 的 bindList、bindContext、requestContexts、requestObject、setProperty、create、delete 用法，以及 $auto/$direct 批处理和副作用刷新等要点，并列出常见错误与限制。
databricks-unstructured-pdf-generation
该工具通过 MCP 接口将 HTML 内容转换为 PDF，并上传到 Unity Catalog 的 Volume，适合生成测试 PDF、演示文档、报告或评估数据集。
databricks-zerobus-ingest
用于构建 Zerobus Ingest 客户端的技能：通过 gRPC 将数据逐条直接写入 Databricks Delta 表，无需 Kafka 等消息总线，支持 Python、Java、Go、TypeScript、Rust，含 JSON 与 Protobuf 两种序列化方式。
tech-resume-optimizer
面向软件工程、产品经理等技术岗位的简历优化技能，帮助整理技术技能、项目与工作经历，兼顾 ATS 关键词与技术招聘官的关注点。
analytics-measurement
该技能用于定义、衡量和分析营销表现，帮助设定目标、跟踪转化并基于数据做决策。资料提供营销分析最佳实践框架，涵盖SMART目标、转化跟踪、A/B测试、多触点归因、受众细分与营销组合建模等，并列出常见误区与工作流程。
llama-analyst
一个面向 DeFi 基本面与跨链分析的技能，使用 DefiLlama 风格数据，按 TVL、收入增长与代币价格对比筛选被低估的协议，覆盖板块与生态分析、资金流向、收益池扫描，并输出排序表格、要点和条件清单。
inertia-rails
面向 Rails + Inertia.js 全生命周期开发的 AI 技能，覆盖安装配置、页面与组件、表单与验证、共享数据、认证、导航、调试、测试与局部重载，帮助用服务端路由构建 SPA。
fixing-metadata
fixing-metadata 是一套审计并修复 HTML 元数据的工作流，覆盖页面标题、描述、canonical、Open Graph、Twitter 卡片、favicon、JSON-LD 等，按优先级先修重复与索引等关键问题。
eval-skills
用于审计 Claude Code、Codex 等主机上的技能（Skill）库：发现范围内的技能文件、判定分发形态、按八项标准打分，并把结构有效性与路由证据分开记录，适合提交、发布或批量导入技能前检查。
laravel-vector-search
面向 Laravel 13 的语义/向量搜索技能，基于 PostgreSQL + pgvector（或 MariaDB 11.7+）实现向量列、HNSW 索引与相似度查询，并提供自动生成 embedding、余弦相似度阈值与混合过滤等能力。
amplitude
Amplitude 是一个只读的产品分析技能，通过 Amplitude 托管的 MCP 服务器查询产品分析数据。适用于用户询问活跃用户、产品使用情况、事件、分群、漏斗、转化、留存等场景。该技能强调先明确分析问题再查询，保留事件名、属性名、图表 ID、仪表盘 ID、实验 ID、分群 ID 和用户 ID 等标识符的原始形式，使用用户指定的时间范围，并在无时间范围时采用能回答问题的较短常规范围并说明假设。查询时只请求所需的事件、属性、分群、指标和日期，优先使用一次完整查询而非多次重叠查询。报告结果时先给出指标、趋势、转化、留存或实验发现，并附上日期范围、项目或范围、过滤条件和指标定义，明确区分独立用户、事件总数、会话和百分比。该技能为只读，仅暴露固定的 Amplitude 搜索、检索和查询工具白名单，不允许创建、更新、归档、删除、启动、停止或以其他方式修改 Amplitude 资源，也不得通过 shell 命令调用 Amplitude API 绕过工具过滤。
hex
Hex 是一个内部数据访问原语（Atomic Skill），用于通过 MCP 执行 Hex 查询并返回结构化结果。它由核心技能调用，不面向直接使用。该技能负责完整的“创建 → 轮询 → 提取”周期：接收调用方提供的查询提示、目标数据模式（pattern）和上下文，创建 Hex 线程，轮询直至完成，再依据调用方提供的模式从返回内容中提取目标值。由于 Hex Threads 运行需要数分钟，该技能封装了等待与重试逻辑，并设有轮询上限、错误处理与只读安全约束。
data-autocleaning
面向 BigQuery 与 Google Cloud Storage 数据源的自动化数据质量与清洗技能，属于 Dataform/dbt/BigQuery 管道场景。通过 Dataplex 剖析发现空值、异常值、格式差异等问题，生成 SQL 转换用于模式对齐、类型转换、JSON/数组/结构处理，并在清洗后再次剖析对比验证。
gcp-data-pipelines
Google Cloud 数据管道技能插件的主入口，帮助识别工作区中已有的数据管道（如 Dataflow、Dataform、dbt、Spark、Airflow 等），并引导用户选择合适的子技能来构建、管理与编排数据管道。
ml-best-practices
机器学习最佳实践技能，用于在涉及机器学习或数据分析任务时，按规范的流程完成建模、可视化与结果解读。覆盖聚类、时间序列预测、探索性数据分析与异常检测、分类、回归、模型对比等场景。
notebook-guidance
面向 Jupyter Notebook 数据分析技能的指南，规范在 BigQuery 场景下的用法、内核与环境管理、可视化、单元格执行与失败处理，强调增量执行、真实数据、禁止伪造输出。
data-visualization-principles
数据可视化设计原则技能，涵盖图表选择、色彩理论、无障碍与数据叙事，用于政治情报数据的可视化，强调诚实、清晰与可访问性。
envio
Envio 区块链数据栈技能，涵盖 HyperSync、HyperIndex、HyperRPC 三大产品，用于高性能区块链数据访问与索引，包括选型、客户端用法、查询、API Token 与支持网络。
sql-expert
面向 Microsoft SQL Server 的 T-SQL 开发辅助技能，帮助编写、优化和调试查询，涵盖 CTE、窗口函数、PIVOT、MERGE、APPLY 运算符与执行计划分析，并可使用 WebFetch 与 WebSearch 对照微软官方文档核验语法。