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更新于 11-02 00:09

数据与分析

17,226 个结果

israeli-statistics

该技能用于访问以色列中央统计局（CBS）发布的统计数据，涵盖消费者价格指数（CPI）、住房价格指数、经济指标与人口数据。它说明了CPI每月15日18:30（以色列时间）发布的规则及其遇周五、安息日、节假日提前至14:00的例外，并指出公寓价格指数滞后约两到三个月。技能提供CPI、住房价格、生产者价格、住宅与商业建筑投入成本等指数代码及对应API查询方式，说明租房调整计算公式（新租金=旧租金×当前CPI/签约时CPI），并提示以合约实际指定的指数代码为准。它强调数值会变动，引用前需重新抓取，区分CBS价格指数API与data.gov.il上lamas组织的14个CBS数据集，并提醒CBS表格以编号组织、多为希伯来语字段、数据可能修订等注意事项。

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manage-zerocopy-sapbdc

该技能用于管理 Snowflake 与 SAP Business Data Cloud（BDC）之间的零拷贝集成及连接器的完整生命周期，涵盖创建与注册连接器、消费 SAP 共享数据产品、将 Snowflake 数据发布回 SAP BDC、分析已挂载数据以及故障排查。适用于需要打通 SAP 与 Snowflake 数据共享、查询或发布流程的场景，不适用于非 SAP 的通用 Snowflake 数据共享、SAP HANA 直连或 SAP BTP 非 BDC 服务。

数据与分析12 次安装

dynamodb-single-table

该技能介绍在 SST 框架下使用 DynamoDB 单表设计模式，通过一张表建模复杂数据关系，以获得一致性能与更低成本。内容涵盖单表设计核心理念（统一表、通用 pk/sk 键、按访问模式设计、必要时反规范化、策略性使用 GSI），并说明其优势与取舍。提供键命名、复合键、项目集合等关键概念，配合 GetItem、Query、排序及 GSI 查询等访问模式示例，以及用户与帖子评论、多对多、层级数据、时间序列等常见建模范例。同时给出 SST 中的建表配置、类型安全键构建器、CRUD 操作代码，以及访问模式优先、稀疏索引、反规范化、事务写入、热点分区处理等最佳实践和常见坑点、测试与迁移策略。

数据与分析12 次安装

ckvd-fcp-monitor

ckvd-fcp-monitor 是 crypto-kline-vision-data 项目下的诊断类技能，用于监控和排查 FCP（Failover Control Protocol，故障转移控制协议）的行为、缓存健康状况以及数据源性能。它面向使用该数据获取库拉取加密 K 线历史数据的场景，提供快速诊断脚本与排查流程。技能包含两个诊断脚本：diagnose_fcp.py 用于按交易对检查 FCP 行为，cache_health.py 用于检查缓存目录健康度。文档说明 FCP 的决策流程为：先查缓存（命中约 99%，约 1ms 返回），未命中则走 Vision API（S3 批量，成功约 95%，约 2s 返回并写缓存），再失败则回退 REST API（实时，成功约 99%，约 200ms 返回），最终仍失败则抛出 DataSourceError。内容还列出常见问题（缓存未命中、Vision API 403、限流 429）、性能优化方法（缓存预热、批量并发拉取），并说明流式（Streaming）走独立数据通路，不与 FCP 交互。

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game-economy-inspection

game-economy-inspection 是一个用于游戏经济生态健康巡检的技能，采用“慢变量 + 跨域关联”方法论，主动检查战斗、经济、装备、背包、商业化等多个领域。它通过多步骤流水线执行：预检、定义范围、基线查询、异常检测、归因分析和报告生成，重点发现宏观总量看似正常但跨域结构逐渐退化的问题，例如养成货币隐性贬值、装备回收异常、材料堆积、英雄/阵容元失衡等。该技能要求用户通过编号文本回复确认所有不确定值（时区、事件名、属性名、阈值、场景、时间窗口），并使用 ae-cli 进行数据操作。它只负责产出经过验证的慢变量信号、跨域置信度、归因证据和调查紧迫性，不涉及量化资源调整、干预参数、回滚设计或治理行动，这些应交给 game-economy-balance。

数据与分析12 次安装

puzzle-iaa-analytics

puzzle-iaa-analytics 是一个面向纯 IAA（广告变现）益智/休闲游戏上线后版本数据复盘的分析技能。它编排一条多步骤分析流水线，覆盖留存、关卡体验、变现、用户分群与流失等主题，用于识别留存、变现和关卡体验方面的核心问题，并为下一版本提供数据驱动的优先级建议。该技能适用于上线后版本复盘场景；若用户意图是原始即席分析、单指标查询或非游戏分析，则不应使用本技能。技能强调：Step 01 为强制确认关卡，所有配置值必须由用户以编号文本回复显式确认，未确认不得进入后续步骤；所有数据操作统一使用 ae-cli；项目映射文件是业务概念与数据库字段之间的唯一桥梁。分析步骤包括数据校验、核心诊断、关卡深入、用户路径漏斗、用户分群、数据驱动区间、综合报告与发布，其中部分步骤可并行执行。

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staff-engineering-skills-denormalization

这是一个关于数据建模中「反规范化陷阱」的技能文档，属于 triggerdotdev/staff-engineering-skills 技能集。它帮助开发者在设计数据模型、编写会在表之间复制字段、在文档中嵌入关联数据或构建缓存对象时，识别并预防反规范化带来的数据一致性风险。核心观点是：每一份数据副本都是一项一致性义务。文档区分了「快照」与「引用」两种复制场景，提供了四项一致性义务检查清单（真实来源、更新触发、失败模式、修复机制），并给出检测信号、默认的读取时连接方案、反规范化的正当条件、物化视图与事件驱动同步加修复任务等模式，以及常见反模式和相关陷阱（基数、缓存失效、一致性模型、幂等性）。

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web-fetch

Web Fetch 是一个用于抓取和解析网页内容的技能，可从 URL 获取可读内容、下载文件、抓取结构化数据。它提供 fetch、extract、download、metadata、links、images 等命令，支持纯文本、Markdown、JSON 等输出格式，并可通过参数控制超时、User-Agent 和输出路径。基础功能无需 API 密钥。该技能默认遵守 robots.txt，默认限速为每秒 1 次请求。它适用于获取文章正文、下载文件、提取页面标题与描述、抓取网页数据等场景；但不适用于交互式浏览器操作、需要登录的会话以及 JavaScript 重度渲染的单页应用，这些情况应改用 browser-tools。

数据与分析12 次安装

Full Property Analysis Orchestrator

这是一个面向房地产分析的编排型技能，属于 AI Real Estate Analyst 系统。当以 /realestate analyze <address> 调用时，它会并行启动 5 个子智能体，分别完成可比销售、租金收入与现金流、社区环境、投资策略和本地市场状况分析，随后汇总各维度得分，按权重计算 0-100 的综合 Property Score，并给出投资等级与可执行建议。该技能仅用于教育/研究目的，不构成财务或投资建议。

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realestate-compare

realestate-compare 是 AI Real Estate Analyst 系统中的房产对比智能体技能，用于对两处房产进行逐项对比。用户通过 /realestate compare <address1> <address2> 触发，技能会并行搜集两处房产的价格、规格、租金收入、社区质量、投资潜力、持有成本、市场位置与风险因素等数据，在 8 个类别中分别判定胜者并给出加权综合评分，最终输出一份包含对比表格、优缺点和整体建议的 PROPERTY-COMPARE.md 报告。该技能仅用于教育/研究目的，不构成财务或投资建议，所有估算均为 AI 生成的近似值。

数据与分析12 次安装

realestate-market

本地房地产市场分析技能，隶属于 AI Real Estate Analyst 系统。可通过 /realestate market <城市/ZIP> 直接调用，或作为 realestate-analyze 编排器的子代理运行，对指定地点输出一份全面的房地产市场分析报告。分析覆盖房价中位数与趋势、库存与供给、成交活动、新建房屋、租赁市场、人口与就业增长、主要雇主与经济结构、基建与开发八大类数据，并据此进行市场分类（强势卖方市场、卖方市场、平衡市场、买方市场、强势买方市场）和周期定位（复苏、扩张、过度供给、衰退）。同时给出 0-100 的市场评分与等级、针对各类投资策略（长期持有、翻新转售、BRRRR、短租、新建、批发）的适配度评估，以及风险因素和 12 个月预测。结果保存为 PROPERTY-MARKET-[LOCATION].md。仅用于教育/研究目的，不构成投资建议。

数据与分析12 次安装

realestate-neighborhood

这是一个面向房地产分析的社区（Neighborhood）分析智能体，属于 AI Real Estate Analyst 系统。它接收一个房产地址，通过多次网络搜索收集学校评分、犯罪与安全、步行与交通便利度、周边配套、人口统计、就业与通勤、开发与规划、自然灾害风险等数据，并据此给出 0-100 分的 Neighborhood Score 及 A+ 至 F 的评级。它可由 /realestate neighborhood <ADDRESS> 直接调用，也可作为子智能体被 realestate-analyze 编排器调用。输出为 Markdown 报告，包含评分汇总、各维度分析、风险因素、适合人群和结论。仅用于教育/研究目的，不构成财务或投资建议。

数据与分析12 次安装

webclaw

Webclaw 是一个面向 LLM 与智能体（Agent）的网页提取引擎，可将任意 URL 抓取、爬取、提取、摘要、搜索、映射、对比、监控、研究与分析为干净的 Markdown 等内容。它针对 LLM 与 RAG 流程做了优化，当设置 WEBCLAW_API_KEY 后，可处理机器人防护页面与 JavaScript 渲染页面；未设置时，这类页面会返回明确提示说明如何启用。所有请求发送至 https://api.webclaw.io/v1/，使用 Authorization: Bearer $WEBCLAW_API_KEY 认证。

数据与分析11 次安装

redis

Redis 是一款开源的内存数据存储系统，广泛用于缓存、数据结构存储与实时消息处理。本技能资料覆盖 Redis 的核心运维与开发用法：键命名约定与键管理（SCAN 替代 KEYS、TTL 与过期策略）、redis-cli 常用命令与连接方式（含 TLS、URI）、字符串/哈希/列表/集合/有序集合等数据结构操作、Streams 事件日志与消费者组、HyperLogLog 基数估算与 Bitmap 位操作、Pub/Sub 发布订阅及其持久化局限、缓存模式（Cache-aside、Write-through、Write-behind、缓存雪崩预防）、会话存储、限流（固定窗口、滑动窗口日志、Lua 令牌桶）、分布式锁与 Redlock、事务与 WATCH 乐观锁、Lua 脚本原子逻辑、持久化（RDB、AOF、混合）、Sentinel 高可用、Cluster 分片与哈希标签、内存优化与淘汰策略、连接池、监控命令，以及排行榜、地理位置、活动流、幂等检查等常见模式。适合需要搭建缓存层、设计实时功能或运维 Redis 集群的开发者参考。具体版本兼容性与客户端库细节本资料未逐一说明，实际部署请结合官方文档。

数据与分析11 次安装