rag-architect
RAG Architect 是一套用于设计与实现生产级 RAG 系统的技能指南，覆盖需求分析、向量库设计、分块策略、检索管线、混合搜索、重排序与评估迭代，并提供向量数据库、嵌入模型、分块、检索优化与评估的参考文档及代码示例。
Skill 广场
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更新于 10-18 00:12
数据与分析
16,531 个结果
e2e-medallion-architecture
面向 Microsoft Fabric 的端到端 Medallion（青铜/白银/黄金）数据平台规划与构建技能，覆盖数据摄取、PySpark 与 Delta 分层、管道编排及 Power BI 消费。
lunarcrush
LunarCrush 提供加密货币社交情绪与情报数据，包括 Galaxy Score、AltRank、社交量、KOL 动态和热门话题。适合判断市场情绪、追踪影响者发言、查询某币种新闻与趋势。需配置 LUNARCRUSH_API_KEY 环境变量，通过 Python 脚本调用。
bd-cuj
bd-cuj 是 bitdrift 生态中的一项技能，用于搭建关键用户旅程（Critical User Journey，CUJ）监控。它通过引导式、分阶段的交互流程，部署一套完整的可观测性栈，包括路径发现（桑基图）、转化漏斗、完成率、网络 RED 指标、告警与仪表盘。该技能强调严格的分阶段门控：在用户批准第 0 阶段的发现摘要前不进行任何部署，且所有字段名、事件名与匹配器值必须由用户在第 0 阶段提供，禁止推测。每个阶段结束后会报告所创建资源的 ID 与链接，并询问是否继续下一阶段。
databricks-ml-training
该技能用于在 Databricks 平台上训练机器学习模型，覆盖分类、回归与深度学习任务，支持 XGBoost、scikit-learn、LightGBM、PyTorch 等框架，并结合 Optuna 进行超参数调优。核心流程为：在 Databricks 的 serverless 作业或 notebook 中训练模型，通过 MLflow 自动记录参数、指标与模型产物，注册到 Unity Catalog，并使用可移动别名（如 @prod、@challenger）管理版本。训练完成后，可将同一模型产物以两种方式消费：一是作为 Spark UDF 对 Delta 表进行批量打分并写入 gold 预测表；二是在需要低延迟时部署为实时服务端点。该技能强调始终在 Databricks 上训练而非本地 Python 进程，并提供了作业提交、轮询状态、获取结构化输出的完整命令示例。此外还涵盖自定义 pyfunc、自定义 GenAI 智能体、特征工程（Feature Store 与 Feature Views）等进阶内容，以及常见陷阱与修复方法。
metabolomics-workbench-database
该技能通过 REST API 访问美国 NIH 资助、托管于 UCSD 的 Metabolomics Workbench 代谢组学数据平台，可查询 4,200 多项研究（其中 3,790+ 项公开）、RefMet 标准化代谢物命名、GC-MS/LC-MS/NMR 数据、m/z 搜索及研究元数据。支持按 PubChem CID、InChI Key、KEGG ID、HMDB ID 等标识符检索化合物信息，下载 MOL/PNG 结构，访问研究摘要与实验数据（含 mwTab 格式），按离子加合物和质量容差进行质谱搜索，使用 MetStat 按分析方法、极性、色谱类型、物种、样本来源、疾病等条件筛选研究，并查询基因与蛋白质信息。输出支持 JSON 与 TXT 两种格式。适用于代谢组学数据检索、代谢物命名标准化、质谱化合物鉴定和疾病相关研究探索。
portfolio
面向投资组合的量化构建与优化技能，实现三类主流方法：Markowitz 均值-方差（基于 scipy.optimize 的凸优化、蒙特卡洛模拟、有效前沿与资本市场线 CML）、Black-Litterman（以 CAPM 反推的市场均衡收益为先验，融合绝对/相对观点，并通过 Idzorek 方法构建不确定性矩阵 Ω）、以及 HRP/HERC/NCO 等层次化组合构建（single/complete/average/ward 聚类、风险平价与带约束的 NCO）。所有脚本仅依赖 numpy、pandas 和 scipy，无需重型依赖，技能自包含，可独立运行。
ai-intelligence-investigator
面向A股的深度情报调查与分析工具，支持公司基本面、竞品、舆情事件、人物背景调查及信息交叉验证，输出带可信度标注的结构化调查报告，需在Qoder中使用并配置红狐平台API Key。
alicloud-data-lake-dlf-next
该技能用于通过阿里云 OpenAPI（RPC）及官方 SDK 或 OpenAPI Explorer 管理数据湖构建（Data Lake Formation，产品代码 DlfNext，默认 API 版本 2025-03-10）的目录与治理资源。适用于需要执行 DLF Next 目录/治理资源操作的场景。使用前需配置最小权限的阿里云凭证，优先使用环境变量 ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID、ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 及可选的 ALICLOUD_REGION_ID，也可使用共享配置文件 ~/.alibabacloud/credentials。工作流程为：确认地域、资源标识与目标操作；发现 API 列表及所需参数；通过 SDK 或 OpenAPI Explorer 调用 API；用 describe/list 类 API 验证结果。技能提供元数据优先的 API 发现脚本，并规定输出产物保存至 output/alicloud-data-lake-dlf-next/ 目录。
tooluniverse-cancer-genomics-tcga
面向 TCGA/GDC 癌症基因组学分析的技能，支持队列构建、临床元数据检索、体细胞突变频率、拷贝数变异、生存分析与 OncoKB 变异解读，强调先定义队列再分析。
database
这是一个数据库开发与运维工作流技能包（Database Workflow Bundle），面向数据库设计、开发、优化、迁移与数据工程等任务。它覆盖 SQL、NoSQL 以及现代数据平台，按七个阶段组织能力：数据库设计、数据库实现、查询优化、数据迁移、数据管道开发、数据质量、数据库运维。每个阶段列出可调用的子技能（如 database-architect、database-design、prisma-expert、database-optimizer、data-engineer、data-quality-frameworks、database-admin 等）以及建议动作和可直接粘贴的提示词示例。此外还按技术栈给出组合方案，包括 PostgreSQL、MongoDB、Redis 和数据仓库，并附有质量门禁清单，如模式设计评审、迁移测试、性能基准达标、备份配置、监控就位与文档完成。使用时需确保任务与该技能范围明确匹配，输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审；若缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。
clinpgx-database
ClinPGx 数据库技能用于访问临床药物基因组学数据（PharmGKB 的继任者），可查询基因-药物相互作用、CPIC 指南、等位基因功能、药物标签与临床注释，服务于精准医学与个体化用药。该技能通过 ClinPGx REST API 提供程序化访问，基础使用无需认证，速率限制为每秒最多 2 次请求，数据采用 CC BY-SA 4.0 许可。
grafana-expert
Grafana 专家技能，覆盖仪表盘创建、面板类型、数据源、模板变量、告警与生产运维，遵循 Grafana 最佳实践设计可视化与可观测性系统。
financial-news
提供股票报价、历史价格、财经新闻与个股分析的工具集，可用于查询行情、趋势和新闻背景，并生成信息性概览。
pandas-pro
Pandas Pro 是一个专注于 pandas DataFrame 操作的技能，用于数据分析、数据清洗、聚合与转换等任务。它提供了一套以生产级性能为导向的工作流程：先评估数据结构（查看 dtypes、内存占用、缺失值、数据质量），再设计向量化转换方案，随后高效实现并验证结果（检查 dtypes、形状、空值数与行数），最后进行内存与性能优化。该技能内置参考指南，覆盖 DataFrame 操作、数据清洗、聚合与 GroupBy、合并与连接、性能优化等主题，并给出向量化运算、安全子集复制、分组聚合、带校验的合并、缺失值处理、时间序列重采样、透视表、内存优化等代码模式。同时明确了必须遵守与禁止的做法，例如使用向量化替代循环、设置合适 dtype、显式处理缺失值、避免链式索引与已弃用方法等。
industry-pe-ratios
通过 Octagon MCP 按行业与交易所检索市盈率（P/E）的技能，用于将公司估值与同行业同业对比、分析细分行业估值及同业基准。需先在 AI 智能体中配置 Octagon MCP。
migration-planner
用于规划分阶段数据与系统迁移的技能，结合功能开关、双写、回填与校验，并包含回滚方案和风险缓解，适合需要零停机迁移的场景。
pinecone-quickstart
Pinecone 官方交互式快速入门技能，面向新开发者提供两条上手路径：数据库路径（用 Pinecone MCP 创建集成索引、写入示例数据并做语义搜索）和助手路径（无需代码，上传文档后提问并获得带引用回答）。
alicloud-data-lake-dlf
阿里云数据湖构建（Data Lake Formation，DataLake）的 OpenAPI/SDK 管理技能。当用户需要执行 DataLake 目录资源操作、配置或查询时使用。该技能通过阿里云 OpenAPI（RPC）配合官方 SDK 或 OpenAPI Explorer 管理 Data Lake Formation 资源，遵循“确认区域与资源标识→发现 API 及参数→调用 API→用 describe/list 验证结果”的工作流。凭证优先使用环境变量 ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID、ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 及可选的 ALICLOUD_REGION_ID，其次使用共享配置文件 ~/.alibabacloud/credentials。产品代码为 DataLake，默认 API 版本 2020-07-10。提供元数据优先的 API 发现脚本，并规定产物输出目录与验证方式。
finnhub
Finnhub API 是覆盖美股/全球股票、外汇、加密货币、基本面、新闻、财报与 WebSocket 的金融数据接口，免费版 60 次/分钟。资料详列免费与付费端点、认证、限流与 Python 脚本，并提示免费计划实际可用端点比官方文档少。
azure-cosmosdb
Azure Cosmos DB 分区键、一致性级别、更改源与 SDK 使用模式的中文技能指南，涵盖 NoSQL 核心 API 的数据建模、CRUD、批量与更改源处理、索引和吞吐量管理，含 TypeScript 与 Python 示例。
cboe-data
cboe-data 是一个通过 CBOE 公开接口提取市场数据的技能包，无需 API key 和身份认证。主脚本 fetch_cboe.py 支持获取指数与股票的延迟报价、年度历史数据（年度高低点、30/60/90 日历史波动率与隐含波动率）、盘中 1 分钟图表（含看涨/看跌期权成交量）、VX 等期货链、可交易产品列表、符号查询、市场摘要、最活跃标的、期权市场摘要、最活跃期权、期货产品、带希腊字母的完整期权链以及按交易所列出的期权目录。数据均为延迟数据：报价与盘中约 15–20 分钟延迟，历史数据为前一交易日且每日更新，期权链标的部分约 15–20 分钟延迟、单个期权合约可能为日终数据，摘要/期权摘要延迟 20 分钟。仓库提示 CBOE 没有官方免费公开 API，这些端点可能无预警变更，需遵守站点服务条款，建议请求间隔不少于 1 秒。
google-finance
通过 Google Finance 内部 batchexecute RPC 端点（无需 API Key 或认证）提取行情数据的技能，支持报价、1 分钟/5 分钟及日线 OHLC、财务数据、分析师评级、公司信息、同类股、新闻、全球指数与板块热图，含 19 种 CLI 模式。
pp-nvd
用于查询美国国家漏洞数据库（NVD）的只读命令行工具，可按关键词、CVE ID、CPE 产品名、发布日期或 CVSS 严重程度检索漏洞，并筛选字段、导出或投递结果，需先安装 nvd-pp-cli。