panda-analytics
panda-analytics 是一个通过 Nosy Pandas API 查看社交媒体分析与洞察的技能，可检查帖子表现、互动指标、最佳发布时间、粉丝数据与内容衰减等。需配置 ~/.pandas 中的 api_url 与 api_key，全部 7 个分析端点均需 Pro 计划。
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更新于 11-02 00:09
数据与分析
17,267 个结果
ecommerce.amazon-market-research
Nexscope 的亚马逊类目市场调研技能，可按类目维度筛选和排序亚马逊细分市场，查看市场规模、竞争结构、新品机会等指标，并通过 API 或 Python 脚本调用。
migration-helper
migration-helper 是一个面向 AI 消费的数据库与代码迁移参考技能，提供零停机迁移策略、安全规则、模式变更对照表、迁移脚本模式、代码迁移方法与回滚策略，强调备份、预发测试、可逆性与分批部署。
senior-data-engineer
面向生产级数据工程的高级技能，用于构建可扩展的数据管道、ETL/ELT 系统与数据基础设施，覆盖 Spark、Airflow、dbt、Kafka 等技术栈，并包含数据质量校验、性能优化、MLOps/DataOps 与安全合规等实践。
Lightpanda
Lightpanda 是一款专为 AI 智能体从头构建的无头浏览器，可替代 Chrome/Chromium 用于无需图形渲染的数据提取与网页自动化，支持 JavaScript 执行、CDP 协议及原生 MCP 服务器。
data2motion-lite
data2motion-lite 是 data2motion 的轻量脚本版，把数据转成单个自包含 HTML 的平滑品牌风格动画图表。面向纯文本模型：不写 HTML/CSS/SVG/动画，只取数据、选图表、写 JSON spec、运行构建脚本。
ohmae-perspective
以日本战略顾问大前研一视角对话的 AI 技能，用于商业战略、全球化经济、问题解决与低欲望社会等议题的结构化分析。仅在用户明确要求该视角或提到 ohmae-perspective 时触发，不因一般问题自动启用。
gym-to-atif
gym-to-atif 是 nvidia-nemo/eval-author 中的技能，用于将一条有界的 Gym Responses rollout 记录，或 Gym 运行中保留的 Harbor ATIF，转换为一条规范的 ATIF 轨迹，供 Harbor 或 Eval Author 的下游流程使用。它提供离线转换脚本，仅依赖 Python 标准库，不需要 Gym 运行时、模型调用或 Docker；转换结果以仅所有者可访问的私有文件输出，并保留来源记录、转换损耗与不确定性说明，强调对轨迹数据的隐私保护与证据可追溯。
mlflow-to-atif
mlflow-to-atif 是 NVIDIA NeMo 的 eval-author 技能，用于将受限的 MLflow 实时追踪数据或导出的 Trace.to_dict() JSON 转换为每条追踪一份的规范化 ATIF 轨迹文件，供 Harbor 或 Eval Author 审计覆盖使用。转换不经过 Intake，输出为每个追踪一个仅所有者可访问的 .atif.json 文件，且只打印不含内容的摘要。它支持离线导出文件和限定实验与时间范围的实时 MLflow 存储两种输入模式，区分缺失、显式 null 和已填充的工具输出，按时间戳展平 span 树并保留原生 ID、属性、事件、状态和评估信息。脚本拒绝覆盖已有轨迹，要求输出目录私有，并对远程连接强制 HTTPS。
cdf-auto-labeling
CDF Auto-Labeling 是 NVIDIA 提供的一项技能，用于在用户自有数据、领域或用例上启动自动标注流程。它本质上是一个路由型技能：根据用户请求类型，将任务分发到对应的专门参考文档，而不是重复其细节。适用场景包括：新用户上手、为某领域规划标注目标与阶段子集、创建或改编 cookbook、编写 VLM/LLM 提示词与题库、将现有标注仓库迁移到本仓库、运行视频数据增强 cookbook、运行或选择 EPAS/PAS cookbook、运行事件验证推理、调试已集成的工作流、从 NGC 拉取预构建阶段镜像、实现或审查新阶段或 Docker 化服务，以及配置或调试单个生产阶段。技能强调在执行前必须与用户确认关键运行输入（输入数据路径、输出路径、VLM/LLM 端点 URL 与模型名、模型缓存路径、GPU id、推理模型的 max_tokens 上限），并验证环境（仓库已克隆、make 目标可用、模型缓存存在、端点可达、GPU 可用）。建议先运行已发布的示例确认端到端可用，再规划目标场景、改编最接近的 cookbook、编写领域提示词与题库、配置各阶段设置、干跑并验证输出。
tao-finetune-nv-tesseract-ad-diffusion
NV-Tesseract AD Diffusion 是 NVIDIA 开源的多元时间序列扩散式异常检测与微调工具，通过重建随机掩码片段并按 MAE 打分、自适应阈值转二值标签。支持预训练模型推理、自有正常数据微调、AutoML 与多 GPU。
postgres
PostgreSQL 最佳实践、查询优化、连接排障与性能提升的资料集，涵盖模式设计、索引、分区、查询模式、MVCC 与 VACUUM、运维架构、复制、备份恢复、监控，以及 PlanetScale Postgres 的连接池、扩展、CLI 等专题。
protein-structure
用于蛋白质结构预测与分析的技能，涵盖 AlphaFold2/ColabFold 建模、结构分析与模型质量评估，并可与实验数据整合。
data-io-loading
OmicVerse 的数据读取模块 ov.io，用 ov.read() 等读取器替代 scanpy 的 IO 函数，支持 h5ad、10x H5/MTX、Visium、Visium HD、Nanostring 等格式，并提供 Rust 后端与序列化工具。
scenic-gene-regulatory-network
OmicVerse 中的 SCENIC 基因调控网络分析技能，用 RegDiffusion 推断转录因子—靶基因关系，经 cisTarget 基序富集剪枝得到 regulon，再用 AUCell 对每个细胞打分，并支持 RSS 与可视化。
statistical-and-uncertainty-visualization
一项面向数据可视化的技能，专注于设计统计上诚实、能体现不确定性的图表，适用于展示分布、区间、置信度与缺失值等场景。
parallel-data-enrichment
parallel-data-enrichment 是 Parallel Cursor 插件中的批量数据增强技能，通过 parallel-cli 为 CSV 或内联列表中的公司、人物、产品补充网络来源字段，如 CEO 姓名、融资信息、联系方式等。
learning-regional-compliance
区域合规学习技能，用于核查教育内容与系统是否符合 GDPR、CCPA、PIPEDA 等数据隐私法规，以及无障碍、年龄分级和版权要求，覆盖多地区上线与学习者数据跨辖区处理场景。
data-visualization
基于《Storytelling with Data》六课框架的数据可视化实践技能，用于把原始数据转化为有说服力的图表、看板与决策型分析展示，强调先明确受众与信息、再选图、去噪、聚焦注意力并讲清故事。
python-data-pipelines
这是一个面向 Python 数据管道开发的技能包，用于构建 ETL 作业、文档智能管道、OCR、PDF/Excel 摄取、图像/媒体处理以及外部 API 同步管道。其核心是提供可复用的判断标准、领域约束与成熟工作流，强调管道应具备幂等、可恢复、可观测、经过校验和多租户隔离五项特性，覆盖从数据提取、校验、转换、加载到验证的规范流程，并要求在边界使用 Pydantic 校验、将失败记录送入死信队列。技能由 Peter Bamuhigire 分享，前置需加载 python-modern-standards 与 python-saas-integration。
linux-archive-integrity
用于在 Debian/Ubuntu 与 RHEL 系主机上创建、签名、加密、列出、比较与恢复保留元数据的 tar 归档，覆盖 ACL、xattr、SELinux 上下文、数字属主与增量备份。
linux-disaster-recovery
用于在数据丢失或损坏后从备份恢复 MySQL 数据、应用文件、配置、启动状态或文件系统。内容涵盖备份/恢复策略、systemd rescue/emergency 目标，以及 Debian/Ubuntu 与 RHEL 系列的恢复工具差异。
neki
PlanetScale 推出的分片 Postgres 产品 Neki：尚未正式发布，为 Postgres 提供横向分片能力，帮助应用突破单节点限制，由 PlanetScale 托管并提供高可用支持。官方页面 https://neki.dev/。
vitess
Vitess 是 MySQL 兼容的云原生数据库系统，最初在 YouTube 构建用于扩展 MySQL，PlanetScale 将其作为托管服务运行。该技能提供 Vitess 最佳实践、查询优化与连接排查指导。