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更新于 11-01 00:15

数据与分析

17,214 个结果

creating-financial-models

该技能提供一套高级财务建模工具,用于投资分析、估值和风险评估。核心能力包括:贴现现金流(DCF)分析,可构建多增长情景的完整模型、计算终值和企业及股权价值;敏感性分析,可测试关键假设对估值的影响并生成敏感性表格与龙卷风图;蒙特卡洛模拟,可运行数千个概率分布情景并生成估值置信区间;情景规划,可构建最好/基准/最差情景并比较结果概率。支持企业估值、项目融资、并购分析和杠杆收购(LBO)等模型类型,并提供DCF模型、敏感性分析、蒙特卡洛模拟和情景规划四类输出格式,还可自动执行资产负债表平衡、现金流对账等质量检查。

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public-directory-contact-scraper

该技能用于从公开目录中采集联系人信息,包括姓名、职位、公司、地址、电话和邮箱。适合在需要从企业名录或公开列表中提取联系方式的场景使用。它本身不捆绑平台专属 API 客户端、选择器库或爬虫脚本,而是将实时网页访问和执行工作委托给 BrowserAct,通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面来完成任务。典型用途包括:为已有的联系人或公司列表补充缺失的邮箱或电话;在发送外联或导入 CRM 前核验联系方式;查找与某个域名或社交账号关联的邮箱或电话;从页面、文档或商家列表中提取所有可见的联系字段。可能涉及的数据字段有邮箱地址及格式模式和关联的姓名或公司、电话号码及类型和来源页面、域名和社交资料 URL 及关联联系人、验证状态和置信度及数据来源。使用方式是先确定目标域名、URL、社交账号或联系人列表,再确定所需字段、结果数量、去重键和输出格式;当需要实时浏览器访问或网站交互时调用 browser-act 技能并遵循其当前说明。限制方面:网站可用性、可见字段、登录要求和结果数量可能变化;只能处理公开数据或用户有权访问的数据;若无法访问或数据不可用,应说明限制而不得编造记录,也不得声称已采集数据,除非 BrowserAct 或其他授权工具确实返回了数据。

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bluesky-search-results-scraper

Bluesky 搜索结果采集技能,用于从 Bluesky 收集与关键词、账号相关的公开帖子和个人资料搜索结果,包括匹配帖子、URL、作者及互动信号等数据。该技能通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面执行任务,适用于研究、监测、分析和导出场景。使用时需先确定目标搜索查询、筛选条件、结果页或记录列表,以及所需字段、大致结果数量和输出格式;当需要实时浏览器访问或网站交互时,调用 browser-act 技能并遵循其当前说明。仅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,应说明限制而不编造记录。

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douyin-hot-ranking-scraper

抖音热榜采集技能(douyin-hot-ranking-scraper),用于收集抖音热榜页面中的榜单条目、排名位置与相关指标。当用户需要监控热榜和趋势内容时使用。该技能通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行任务,支持热榜、话题、视频、创作者、位置及变化信号的采集,可用于研究、监控、分析与导出。数据字段可能包括趋势、关键词、话题、内容标题、分类、可见排名、创作者或账号、来源 URL、地区、语言、可见播放量、点赞、评论、分享、评分、速度或变化信号、榜单时间戳、对比窗口、相关标签与来源引用等。使用方式为:先确定目标抖音趋势、榜单、分类、地区、关键词或发现页,再确定所需字段、大致结果数量、筛选条件与输出格式;需要实时浏览器访问或网站交互时调用 browser-act 技能并遵循其当前说明;仅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,应说明限制而不编造记录。实时执行时需使用已安装的 browser-act 技能与 BrowserAct CLI,二者为必需运行时依赖;若缺失,可通过 Install BrowserAct 链接自动安装后继续原请求。

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zhihu-topic-scraper

zhihu-topic-scraper 是一个用于采集知乎话题页面的技能,可收集话题下的帖子、互动数据与时间线。它通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面来执行任务,适用于话题追踪、活动帖子收集、研究、监控、分析与导出。支持采集话题简介、相关问题、贡献者、活跃度、关注信号等公开数据,并可导出带来源链接的结构化记录。使用时需先确定目标话题、字段、结果数量与输出格式,再调用 browser-act 技能进行实时浏览器操作。仅处理公开或用户已授权的数据,若访问或数据不可用会如实说明限制,不编造记录。

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snowflake-development

Snowflake 开发助手技能,面向在 Snowflake 平台上编写 SQL、构建数据管道、使用 Cortex AI 与 Snowpark Python 的开发者。内容涵盖 SQL 最佳实践(标识符命名、CTE、CREATE OR REPLACE、显式列清单、存储过程冒号前缀规则、半结构化 VARIANT 处理、MERGE 上插)、数据管道方案选型(Dynamic Tables、Streams+Tasks、Snowpipe)、Cortex AI 函数与 Cortex Agents 定义规范、Snowpark Python 会话与性能要点、dbt 在 Snowflake 上的物化配置、性能优化(聚簇键、搜索优化、仓库规格)以及安全实践(RBAC、网络策略、脱敏与行访问策略)。还整理了常见报错及修复方式,并声明其适用范围与限制,强调输出不能替代环境特定验证与专家审查。

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