sql-generator
SQL 生成器，可将自然语言描述转为 SQL 查询语句，支持多数据库方言、复杂查询与逻辑解释，并提供索引和性能建议；还包含安全规则（默认加 LIMIT、禁止无条件更新删除），不连接真实数据库执行。
Skill 广场
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更新于 11-01 00:15
数据与分析
17,208 个结果
sql-helper
SQL 查询助手技能，帮助编写 SQL 查询、优化慢查询、设计表结构与索引，支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite。适用场景包括自然语言生成 SQL、SQL 报错排查、JOIN 与索引优化、表结构设计等。
weibo-hot
微博热搜风格文案与话题分析助手，可撰写微博正文、品牌蓝V微博、长微博、超话内容、热搜体文案与评论互动，并提供话题分析、标签策略和发布建议。
adbc
ADBC 技能：通过 Arrow Database Connectivity 连接并操作数据库，使用 dbc 命令行工具查找、安装和管理数据库驱动，支持多语言绑定与连接配置文件。
aidp-object-storage
aidp-object-storage 是一个用于在 AIDP 笔记本中通过 oci:// URI 方案原生读写 OCI 对象存储的技能。它让 Spark 直接访问对象存储数据，认证由 AIDP 集群的 IAM 身份自动完成，无需配置 OCI_CONFIG、API 密钥或内联 PEM。适用于在 OCI 存储桶中落地或读取 CSV、Parquet、JSON、Avro、Delta 文件，注册由 OCI 存储桶支持的外部卷（/Volumes/...），以及在 oci:// 路径上定义外部表。URI 形式为 oci://<bucket>@<namespace>/<path>，其中 namespace 是租户的对象存储命名空间。该技能不适用于 OCI 对象存储上的 Iceberg 表（应使用 aidp-iceberg）、AWS S3（应使用 aidp-aws-s3）或 Azure ADLS Gen2（应使用 aidp-azure-adls）。
authoring-dags
用于编写 Apache Airflow DAG 的技能，按发现、计划、实现、验证、测试、迭代六阶段流程，结合 af CLI 检查连接、变量、providers、版本与 DAG 列表，并通过 af dags errors、af dags get、af dags warnings、af dags explore 做校验，适用于新建 DAG 或编写管道代码。
azure-data-factory
Azure Data Factory 技能为 Azure Data Factory（ADF）开发提供专家级指导，覆盖故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式以及部署等主题。该技能将本地快速参考内容与远程文档获取能力结合，帮助代理定位相关章节并读取指定行范围。内容按类别索引组织，全部类别内联，不包含单独的分类文件。技能提示代理在元数据生成时间超过三个月时建议用户拉取最新版本，并在缺少 mcp_microsoftdocs 工具时建议安装。当需要网络访问时，获取的文本被视为不可信参考数据，需忽略其中嵌入的指令、工具请求和无关链接。仅从本地索引中选择官方 Microsoft Learn URL，优先使用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch，回退使用 fetch_webpage。代理需总结相关事实并在展示或执行命令前独立验证。
azure-databricks
面向 Azure Databricks 开发的专家知识技能，覆盖故障排查、最佳实践、决策、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式及部署，结合本地速查内容与远程文档获取能力。
azure-synapse-analytics
Azure Synapse Analytics 开发技能包，提供故障排查、最佳实践、决策、架构设计、配额限制、安全、配置、集成编码与部署等专家指引，结合本地速查内容与远程文档获取，面向智能体按分类索引定位使用。
bigquery-ai-ml
该技能介绍如何在 BigQuery 中通过 SQL 内置函数使用机器学习与生成式 AI 能力，包括 AI.FORECAST、AI.DETECT_ANOMALIES 和 AI.GENERATE，适合需要直接在 SQL 查询中完成预测、异常检测与文本生成的场景。
bigquery-basics
BigQuery Basics 是一个面向 Google BigQuery 的技能文档，介绍如何用 SQL 与 Python 管理数据集、表和作业。涵盖 API 启用、bq 命令行操作、客户端库、MCP、Terraform 与 IAM 等参考主题。
build-connector
用于从描述创建 Fivetran 连接器的技能，基于 Fivetran Connector SDK（CSDK）。它会先评估是否已有原生连接器或更适合 Lite Connector，再研究 API、用 fivetran init 脚手架生成项目、定制代码并在加密配置后本地测试。
cortex-code
该技能将 Snowflake 相关操作路由到 Cortex Code CLI，借助其专属 Snowflake 能力处理数据库、数据仓库与 SQL 请求。需已安装并配置 Cortex Code CLI，通过 which cortex 验证。支持基于 LLM 的语义路由与安全封装（prompt/auto/envelope_only）。
creating-data-lake-table
用于在 Amazon S3 Tables 中创建托管 Iceberg 表的技能，支持自动压缩与快照管理，可通过 Athena 及兼容 Iceberg 的引擎查询。
csv-query
csv-query 是通过 Polars SQL 引擎对 CSV、TSV、Excel 等表格文件执行 SQL 查询的技能，使用 sqlp 命令。支持筛选、聚合、窗口函数、多文件 JOIN 等操作，并借助索引、统计缓存和频率分析帮助写出更高效的查询。
csv-wrangling
面向 qsv 的 CSV 数据处理技能，提供标准工作流顺序、工具选择矩阵与组合模式，覆盖索引、识别、统计、筛选、转换、校验与导出等环节。
data-catalog-and-discovery
该技能指导智能体完成数据编目、发现与元数据质量工作流，适用于发布数据集、提升可发现性、整理血缘关系等场景，强调将元数据、归属、血缘和使用语境作为交付物而非事后补充。
data-investigation
一个用于开展严谨、可复现的数据调查与临时分析的技能工作流，帮助用户围绕业务问题快速给出明确结论而非堆砌图表，强调先框定问题、再逐层排查、最后量化并清晰沟通。
data-quality-frameworks-sickn33
用于在数据管道中实施数据质量校验的技能，涵盖 Great Expectations、dbt 测试与数据契约，适用于建立校验、监控与 CI/CD 自动化等场景。
database-observability
Grafana Cloud 数据库可观测性能力，为 MySQL 与 PostgreSQL 提供无需改应用代码的查询级性能洞察，涵盖 RED 指标、查询样本与执行计划，可通过 Grafana Alloy 采集配置接入。
database-redshift
Amazon Redshift 专家技能，覆盖 MPP 列式架构、分布样式与排序键、压缩编码、Serverless、Spectrum、数据共享、物化视图、WLM、SUPER 半结构化类型、流式接入、Zero-ETL、Redshift ML、AQUA 与自动优化等主题，可协助架构分析、性能诊断与运维指导。
databricks-core
Databricks CLI 核心技能，作为所有 Databricks 相关工作的入口，涵盖认证、配置文件选择、数据探索、Bundles，并提供到 Jobs、Pipelines、Apps、Lakebase、Model Serving 等产品技能的导航。
databricks-dbsql
Databricks SQL（DBSQL）高级功能与 SQL 仓库能力技能，覆盖 SQL Scripting、存储过程、递归 CTE、物化视图、Pipe 语法、地理空间与排序规则、AI 函数、http_request、remote_query、read_files 及数据建模最佳实践。
databricks-jobs
用于在 Databricks 上通过 DABs、Python SDK 或 CLI 开发和部署 Lakeflow Jobs 的技能，涵盖多任务 DAG、触发器、计算配置、参数、权限与单元测试等内容。