extraction-pipeline-patterns
Xberg 提取流水线的架构与运维技能：涵盖格式检测、提取器路由、后处理、缓存语义、回退策略、并发默认值与插件优先级，用于修改或诊断核心提取编排。
Skill 广场
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更新于 11-02 00:09
数据与分析
17,249 个结果
export-tweets-csv
用于将已完成的 X（Twitter）数据提取结果或抽奖参与者名单导出为 CSV、JSONL 或 XLSX 格式的技能，基于 xquik.com API，需 API Key 鉴权。
perfex-database
面向 Perfex CRM 模块开发的数据库技能，讲解模块自有表的 DDL 与迁移写法：表命名、外键类型与排序规则匹配、幂等建表、VARCHAR(191) 索引限制、模块迁移系统与生产库结构漂移处理。
firecrawl-scraper
Firecrawl v2 API 网页抓取与爬取技能，可将网站转换为适合大语言模型的 Markdown 或结构化数据，支持 JS 渲染、反爬绕过、截图与结构化提取，提供 Python 和 TypeScript SDK。
glmocr-formula
GLM-OCR 公式识别技能（glmocr-formula）是智谱 GLM-OCR 的官方技能，用于从图片和 PDF 中识别数学公式并转换为 LaTeX 格式。它基于智谱 GLM-OCR 版面解析 API，支持积分、求和、矩阵、分数、根式等复杂公式，可识别行内公式与独立公式，也能处理文字与公式混排的文档。使用前需配置 ZHIPU_API_KEY 环境变量，通过命令行脚本调用，支持本地文件与远程 URL 输入，结果可保存为 JSON。
Comparable Sales Analysis
Comparable Sales Analysis 是 AI Real Estate Analyst 系统中的一个房地产可比销售分析技能，通过 /realestate comps <address> 命令调用。它利用网络搜索收集目标房产信息，查找并筛选 5-10 个近期可比销售案例，按行业标准对面积、卧室、浴室、房龄、地块、车库、泳池、状况、位置和时间等因素进行价格调整，进而估算公允市场价值，并给出定价评估、建议出价区间、市场趋势分析和 0-100 分的 Comps 评分。该技能仅用于教育/研究目的，不构成财务或投资建议，需咨询持牌房地产专业人士。
realestate-flip
realestate-flip 是 AI Real Estate Analyst 系统中的 Fix-and-Flip（翻新转售）分析技能，用于对指定房产进行完整的翻新转售可行性评估。它通过 /realestate flip <ADDRESS> 直接调用，或作为子智能体接收编排器传入的 DISCOVERY_BRIEF 数据。技能会围绕房产现状、ARV 可比成交、翻新成本、持有成本、市场状况等维度进行多轮检索，并输出包含翻新预算（按厨房、卫浴、地板、油漆、屋顶、暖通、电气、管道、景观、许可、清运及 15%-20% 应急金分类，区分轻度翻新、中度翻新与全拆改）、区域成本系数、完整 P&L、70% 规则校验、最佳/基准/最差情景分析、时间线、融资选项、风险因素、退出策略和 0-100 翻新评分的结构化报告。报告保存为 PROPERTY-FLIP-[ADDRESS].md。该技能仅用于教育/研究目的，不构成财务或投资建议，需咨询持牌房地产专业人士。
flyscrape
Flyscrape 是一个独立的命令行网页抓取工具，使用 JavaScript 编写抓取脚本。它以单一二进制文件形式分发，支持类似 jQuery 的选择器语法，并可通过无头浏览器渲染依赖 JavaScript 的页面。该技能用于在用户需要抓取网站时编写并运行 flyscrape 脚本，涵盖创建脚本、开发调试、运行抓取、分页跟随、嵌套抓取、文件下载、限速与缓存等常见场景。
supabase-postgres-best-practices
Supabase 维护的 Postgres 性能优化与最佳实践技能，提供按影响程度排序的规则集合，覆盖查询性能、连接管理、安全与 RLS、Schema 设计、并发与锁、数据访问模式、监控诊断和高级特性等 8 个类别。适用于编写、审查或优化 Postgres 查询、Schema 设计、索引、连接池配置及行级安全策略等场景。
rice-quant
该技能基于米筐（RiceQuant）RQData 的 Python 接口 rqdatac，用于获取中国 A 股、港股、期货、期权、基金、债券、宏观经济及另类金融数据，适用于编写量化交易与金融分析 Python 代码的场景。
ar-status
ar-status 是 autoresearch 实验的仪表盘技能，用于查看实验结果、活跃循环与进度。当用户运行 /ar:ar-status 或询问自动研究实验进展时使用。
hologres-slow-query-analysis
Hologres 慢查询日志分析与诊断技能，用于分析慢 SQL、失败查询、查询性能诊断与日志管理。基于 hologres.hg_query_log 视图输出结构化诊断结论与优化建议，回答哪些 SQL 最值得优先优化、为什么慢、如何优化。
company-deep-analysis
面向上市公司深度研究的技能，可按财务、业务、行业、估值、风险、管理层与政策等维度生成结构化 Markdown 分析报告，财务与估值数据优先调用 gildata-aidata，补充信息使用 web_search。
fund-deep-research
对单只基金进行全面尽调分析，按基金类型自动选择分析路径，输出业绩、风险、持仓、基金经理能力四维诊断报告。适用于分析基金、基金诊断、尽调、评估基金经理等场景，不用于多只基金的组合持仓分析。
pre-visit-credit-analysis
面向对公客户经理、风险经理与信贷审批官的授信走访前穿透式风险分析技能，整合工商、司法、舆情、行内存贷、外部征信五维数据，识别红旗/黄旗信号并逐一标注，生成结构化“访前一页纸”，用于贷前背景调查、续贷前风险评估与不良预警客户走访准备。
pre-visit-plan
面向对公客户经理的访前规划技能，基于行内客户数据、影像档案、风险预警与行业信息，生成拜访前准备报告，涵盖客户基本面、近期动态、拜访目标、材料清单、沟通策略与风险提示。
stock-tech-analysis
股票深度技术分析技能，围绕趋势、量价、支撑压力、技术指标四大维度，结合流通市值与行业属性，客观评估股价走势强弱与关键交易区间，适合需要技术面诊断和买卖点参考的场景。
query-optimize
query-optimize 是 altimate-code 提供的 SQL 查询分析与优化技能：读取 SQL，检测性能反模式，提出并验证等价重写，可在仓库连接下获取执行计划，输出结构化优化报告。
streams
Effect Streams 技能，用于在 Effect 中处理流式数据：支持惰性求值、资源安全、背压、组合、类型化错误处理，涵盖创建、转换、合并、消费流及 Sink、分块、错误处理与资源管理等用法。
tf-plan
tf-plan 是一个只读的 Terraform 计划审查技能，用于在 apply 前检查计划变更：识别数据承载资源的销毁与替换、计划输出中可读的密钥、带外漂移、爆炸半径及 apply 是否绑定已审查的计划产物。
confluent-architect
历史发布者Agent用途摘要：讨论Confluent Cloud架构、eCKU容量规划、集群链接、多区域部署、Schema Registry高可用、ksqlDB、流治理及成本优化的设计议题。旧Skill原文及安装对应关系未核实。
interview-writer
AI 采访式内容创作系统：AI 先分析触发内容并提问，用户回答后按用户风格整合成文，同时沉淀观点、写作风格与思考逻辑画像，支持博客、社交媒体、新闻稿等场景。
pup
pup 是一个命令行工具，封装 Datadog API，用于在终端查询和查看可观测性数据，包括检索日志、查询时序指标、聚合日志统计、列出可用指标及查看指标元数据。
nvd-cve
基于 NVD（美国国家漏洞数据库）的 CVE 查询工具，支持按 CVE ID 精确查找和按关键词搜索漏洞，返回 CVSS 评分、严重程度、CWE 弱点、参考链接与受影响配置（CPE），可用于版本级漏洞审计、暴露面关联、事件响应与合规报告。