valibot-best-practices
面向 Valibot 的实践规范，核心是把 Valibot schema 当作不可信数据边界上的“自有契约”：定义可接受的线上数据形态、产出可信的领域值，并让无效输入成为显式且有意的结果。适用于定义或审查 Valibot schema、解析不可信数据。
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更新于 11-02 00:09
数据与分析
17,226 个结果
pydantic
Pydantic v2 数据校验库的中文知识整理，涵盖 BaseModel、字段校验器、自定义类型、序列化与 JSON Schema 生成，并包含 pydantic-settings 配置管理，适用于数据校验与模型定义场景。
ask-mode
ask-mode 是一种只读数据分析模式，仅用文本回答，禁止生成任何可执行代码块，适合数据解读、趋势分析与公式推荐。
financial-data
金融数据连接器，通过 Data Bridge 的 dataBridgePull() 函数获取实时股票行情、公司概况、估值指标及财务报表等结构化数据，支持美股、港股与 A 股多种代码格式。
similarweb
SimilarWeb 网站分析连接器，可通过 dataBridgePull() 获取网站流量互动与排名数据，另提供流量来源、地域分布、应用详情等 action。资料标注 traffic_sources 与 traffic_geography 在当前计划下不可用。
data-extractor
Data Extractor 是一个基于 unstructured 库的技能，用于从 PDF、Word、邮件、HTML 等多种文档格式中提取结构化数据，输出带元数据的元素，并支持表格识别、分块与批量处理。
data-pipeline
用于构建数据管道与 ETL 工作流的技能，覆盖从多源抽取、转换清洗到加载目标，并包含调度、监控、错误告警与数据质量校验，基于 n8n 数据工作流模板。
x-algo-filters
x-algo-filters 是一个用于解释 X 信息流中帖子为何被过滤掉的技能，适用于分析帖子被移除、未展示或未进入推荐的原因。它梳理了 X 算法在流水线多个阶段运行的 12 个过滤器及其判定逻辑。
loom-model-evaluation
用于机器学习模型评估的技能，指导按业务成本与类别分布选指标、防数据泄漏、选择交叉验证方案、概率校准与阈值选择，并诊断过拟合、评估公平性、监测生产漂移。
flashscore-match-analysis
这是一个 Flashscore 单场比赛数据分析技能，用于生成有来源、有边界的比赛报告。该技能先通过 /flashscore/search 解析并确认具体赛事，再按用户问题选用合适的统计或编辑内容接口，包括足球球员统计、预测首发与缺阵名单、每分钟势头、篮球/冰球/棒球 box score、飞镖数据、逐分数据、赛事报道与新闻正文、赛事历史档案等。输出需保留赛事身份、状态与时间、所选观察数据、来源 URL 和时间戳、覆盖范围或不可用字段以及样本局限，并要求把编辑性表述与比赛数据分开标注、把常规时间/加时/总比分/点球大战分开呈现。资料明确指出：覆盖率因运动、联赛和赛事而异，空结果或未找到不等于该项数据为零或不存在；预测首发不等于确认首发；缺阵名单不含预计回归日期；势头方向不构成因果解释；编辑报道仅限被编辑覆盖的赛事；不同数据源的比赛 ID 不可混用。
sports-team-player-research
该技能用于从 Flashscore 公开的球队与球员页面构建可溯源的研究档案，覆盖球员资料、球队阵容、职业生涯与比赛记录、赛程、转会、伤病历史及公开新闻。使用时先通过搜索接口确认实体类型、运动项目、国家、赛事和规范链接，再按需调用球员资料、比赛日志、伤病、转会、单项目球员赛果与赛程、球队赛程与赛果、阵容等路由，并保留来源 ID、URL、抓取时间和原始字段标签。输出为对来源记录的描述，不构成健康许可、人才推荐或投注结论。
powerfull-dashboards
用于创建和维护管理后台与 BI 仪表盘的技能，强调 KPI 层级、筛选器、图表、密度、状态与库无关的 React 模式；每次一屏一个问题，层级为 KPI→趋势→明细。
hana-cloud-native
用于在 SAP HANA Cloud 上以 HDI（HANA 部署基础设施）构建原生数据库工件，涵盖 HDI 容器、.hdbtable、.hdbview、.hdbcalculationview、.hdbprocedure、.hdbrole、.hdbgrants、.hdbsynonym 及向量引擎等最佳实践。
integration-suite
面向 SAP Integration Suite / Cloud Integration 的集成开发技能，帮助构建与设计 integration flow（iFlow），涉及 HTTPS、SOAP、OData、SFTP、IDoc、JMS、AMQP 等适配器，并遵循官方最佳实践。
cache_invalidation
用于在底层数据变化时主动删除缓存键的策略，主要维护 Redis 与 PostgreSQL 之间的一致性。适用于 cache_agent 在 PostgreSQL 更新后失效缓存，如黑名单、阈值配置和会话数据。
model_versioning
用于机器学习模型版本管理的技能，支持在身份验证流水线中注册、存储和管理 ArcFace、MiniFASNet、YOLOv8 等多个模型版本，提供元数据记录、无停机热重载与即时回滚。
postgresql_16
用于身份验证 KYC 系统的 PostgreSQL 16 技能，指导安装、配置与部署 PostgreSQL 16 作为主数据存储，持久化验证会话、审计结果、KYC 管道配置及各模块评分。
sqlalchemy_async
基于 SQLAlchemy 2.0 原生异步支持的技能，用于以现代、类型安全的 ORM 方式建模 KYC 验证流水线实体，将 verification_sessions、audit_logs、module_scores 等表映射为 Python 类，便于 FastAPI 后端异步访问 PostgreSQL。
alloydb-basics
用于管理 AlloyDB for PostgreSQL 的集群、实例与备份，并集成 AlloyDB MCP 工具实现自动化数据库操作的基础技能。
microservices-patterns
微服务架构模式技能，用于服务边界划分、服务间通信、分布式数据管理与弹性设计，适合单体拆分和事件驱动架构等场景。
resume-quantifier
简历量化技能，用于在简历要点中补充指标与数字，并在缺少精确数据时给出保守估算。适合需要量化成果、添加数字或认为“没有数据”的用户。
deepgram-go-audio-intelligence
Deepgram Go SDK 的音频智能技能，用于在 Go 代码中为 /v1/listen REST 预录音频请求叠加摘要、主题、意图、情感、实体抽取、语言检测、说话人分离与脱敏等分析能力。
deepgram-go-text-intelligence
面向 Go 开发者的 Deepgram 文本智能技能，用于在 deepgram-go-sdk 仓库中通过 analyze 客户端向 Deepgram Read 发送纯文本，实现摘要与情感分析等文本分析功能。
resume
AI 简历管理系统：将结构化经历数据经 AI 定制为 LaTeX 简历并编译为 PDF，支持 init、generate、add 等子命令，面向不同求职目标生成定制版本。