douyin-account-insight
都爆鸭抖音账号洞察助手：输入抖音账号 secUid，通过都爆鸭 API 查询账号档案（昵称、粉丝量、关注数、作品数），给出体量判断与运营建议。仅支持账号档案级查询，不返回播放、点赞等作品级数据。
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更新于 11-03 00:11
数据与分析
17,294 个结果
douyin-top-account
抖音影响力账号榜技能：按日期拉取抖音最具影响力账号 TOP 排行，查看头部大号、热门赛道与流量风向。使用需配置 DOUBAOYA_API_KEY 口令，通过脚本调用 doubaoya.com 接口返回榜单数据。
douyin-weekly-surge
抖音点赞飙升周榜是一个按分类拉取抖音点赞飙升周榜数据的技能，聚焦周榜视角，帮助识别一周内持续走高的作品、判断中长线趋势。依赖 doubaoya.com 接口和用户自己的 DOUBAOYA_API_KEY 口令，用 Python 标准库脚本调用，输出 JSON。
shopify-admin-duplicate-sku-barcode-detector
这是一个只读的 Shopify 管理技能，用于扫描店铺内所有产品变体，找出重复的 SKU 或条形码（即两个及以上变体共用同一标识符）。重复 SKU 会导致库存同步失败、订单路由错误和账务不匹配。该技能不会执行任何写操作，可随时安全运行。使用前需通过 Shopify CLI 完成认证并授予 read_products 权限。支持按需检查 SKU、条形码，并可标记空白 SKU，输出人类可读报告或 JSON，并生成 CSV 文件。
compute-budget-planner
Compute Budget Planner 是一个用于在提交机器学习实验前估算 GPU 计算预算的技能。它帮助研究者在任务提交前预估实验、消融矩阵或参数扫描所需的 GPU 小时数，并对冒烟测试进行合理规模规划，避免因测试范围过小、消融配置过度或设计不够精简而造成的 GPU 算力浪费。该技能适用于训练运行成本未知、需要为冒烟测试定规模、需要为消融矩阵成本核算、可用算力有限需要排定任务优先级，以及需要在论文中披露或辩护实验预算的场景。它不用于提交任务或实验设计，需与实验设计规划、任务提交、基线审计及研究项目记忆等技能配合使用。
data-pipeline-manager
Data Pipeline Manager 是一个面向机器学习研究的数据管线管理技能，用于在训练前完成数据集的获取、预处理、划分与版本管理。它强调把数据决策当作实验控制而非实现细节，要求在任何预处理运行前记录步骤，并从评估目标反推 train/val/test 划分协议，避免未文档化的预处理、泄漏划分、测试集污染与不可复现的数据管线。该技能支持审计、划分设计、质量审查、污染检查、版本固定和完整管线计划六种模式，涵盖缺失值、标签噪声、类别不平衡、分布偏移、重复样本与预处理泄漏等检查项，并针对 LLM 评估、检索基准和预训练模型探测提供污染检查指引。使用时读取技能自带的划分协议与污染指南参考文档，按模板产出管线计划并写回记忆板，同时与实验设计规划、基线选择审计等技能衔接。
experiment-debugger
Experiment Debugger 是一个用于修复机器学习训练工程故障的技能，帮助把代码层面的 bug 与科学问题区分开：当训练代码本身出错、结果不可复现或指标计算错误时，先修复工程问题，再解读实验结果。适用场景包括训练崩溃或出现 NaN loss、NaN 梯度、inf 值；GPU 显存溢出（OOM）导致训练中断或批量大小被迫缩小；训练速度明显低于预期；数据加载成为瓶颈或产生损坏批次；指标数值不可能、不稳定或多次运行不一致；固定随机种子后仍无法复现；配置文件或检查点在某次运行中被悄悄改动；TensorBoard、WandB 或日志输出缺失或错位。该技能不用于解读出乎意料但有效的结果，也不用于选择基线或实验设计。它会按照失败分类表逐步定位问题，涵盖 NaN/梯度调试、GPU OOM、训练与数据加载慢、指标错误、可复现性等方向，并要求先在最小设置下复现问题、记录运行上下文后再修复，最终把根因与修复写入调试文档并交接后续运行流程。
tianyancha-cn
企业信息查询技能，聚合天眼查、企查查、爱企查等平台的企业数据查询能力，可用于查询企业基本信息、股东与高管、财务数据、法律风险与经营状况。提供天眼查 API 与企查查 API 的调用示例，以及第三方 Python SDK 的安装与使用方式，并列出常用数据字段。适用于投资尽调、商务合作与市场研究等场景，同时给出爱企查、国家企业信用信息公示系统等免费替代方案。
make-dashboard
make-dashboard 是一个用于从本地数据文件或数据库构建自包含仪表盘的技能。用户只需编写一份 JSON 规格文件（dashboard.json），其中定义数据源、SQL 查询、KPI 和 Vega-Lite 图表，脚本会校验规格并生成单个离线 index.html。每个图表卡片都会显示其 SQL、行数和刷新时间。构建过程无需网络，也不调用 LLM。支持的数据源包括 CSV、Parquet、JSON、DuckDB、SQLite 以及 Postgres/MySQL。
ga4-implementation
GA4 Implementation 是 ga4-implementation-expert 智能体背后的知识库，用于在真实网站上通过 Google Tag Manager 部署 Google Analytics 4。内容涵盖欧盟（尤其意大利）强制性的法律合规层、跨框架的技术安装、事件与转化分类体系、再营销受众，以及诊断网站为何不转化的排查模式。合规是前置阻塞条件：在意大利或欧盟合法部署 GA4 需要技术型同意管理平台（CMP）在用户同意前阻止 GA4 Cookie、符合意大利 Garante 要求的 Cookie 横幅、默认全部拒绝的 Google Consent Mode v2 四项信号、已接受的数据处理条款，以及针对 EEA 流量禁用 Google Signals。该技能按合规审计、GTM 与 GA4 标签安装、业务目标到事件映射、框架集成、验证与诊断的顺序组织，并明确不覆盖服务端 GTM、UA 迁移、BigQuery 导出、Looker Studio 模板和非 Google 分析工具。
pattern-detection
用于在代码与数据中检测模式、异常和趋势的技能，可识别代码异味、安全漏洞与重复模式，适用于代码审查、安全扫描、重构和监控等场景。
ai-risk-planning
信贷风控任务规划技能，基于贷款申请信息、企业材料与宏观信贷策略，按8大风险筛查维度叠加行业规则和专项分析，自顶向下规划风险分析与数据采集任务，输出结构化JSON任务规划清单。
auto-experiment
自主实验循环技能，用于自动发现数据中的特征分组，并按组执行独立评估、增量叠加、消融分析和组内精细筛选四阶段探索，输出每轮探索逻辑与量化指标，支持 AUC/KS 优化与 MAD 显著性检验。
credit-policy-analysis
信贷政策环境分析技能，面向商业银行信贷政策分析场景，围绕货币政策、监管政策、宏观经济、国际外部环境、区域政策等维度搜索权威数据，分析政策对信贷业务的传导路径与影响，输出结构化分析报告及差异化信贷策略建议。
dnn-modeling
基于 PyTorch 的 DNN 深度学习建模技能，用多层全连接网络（MLP）做二分类建模。输入 parquet/csv 数据，自动完成特征标准化、训练（含 BatchNorm、Dropout、早停）、概率预测与三段式评估，输出建模报告、模型文件与训练日志。适合高维特征交互与非线性关系场景，建议样本量大于 1 万。
financial-report-analysis
尽调报告-财报分析技能，面向对公客户经理、信贷审批官和风险经理，对上市公司或目标企业三大报表做深度分析，计算盈利、偿债、运营、成长等指标，含杜邦拆解、盈利质量与粉饰识别，输出结构化财务健康评估报告。
fund-diagnosis
公募基金单基金综合诊断技能，针对“这只基金怎么样”“是否值得持有”等泛化问题，整合基本信息、阶段业绩、风险收益、回撤、基金经理、持仓与规模等多维数据，生成结构化Markdown诊断报告，并附风险提示与免责声明。
macro-asset-allocation
宏观大类资产配置建议生成技能，结合宏观经济数据、政策预判与市场环境，运用美林时钟/宏观象限框架，生成股票、债券、商品、外汇及现金的配置方向、权重建议与风险提示，面向专业投资机构参考。
univariate-analysis
单变量分析工具，基于 scripts/analyzer.py 对指定特征做分布分析或预测力评估。支持无目标变量的数据探索模式（等频/等距分箱分布、交叉分布表）和有目标变量的特征筛选模式（IV值、分箱表、筛选建议）。
dune-to-allium
将 Dune Analytics（Trino）SQL 查询转换为 Allium（Snowflake）SQL 的技能，适用于所有链，内置 Solana 与 EVM 链的表和列映射，并提供转换后查询的执行与结果对比脚本。
stock-analysis
面向个股研究的技术分析技能：获取实时行情与历史K线，计算均线、MACD、RSI，识别支撑压力位与缺口，判断趋势并预测未来3天走势，输出操作建议与风险提示。
payout-balance-report
用于查询 Stripe 余额、可用与待结算资金、提现及现金流的技能，回答“Stripe 余额”“提现”等问题。需通过 OAuth 或受限密钥连接 Stripe MCP。
external-gitcode-ascend-ascendc-operator-precision-eval
AscendC 算子精度评估技能：对已编译安装的算子生成≥30例精度测试用例（常规 shape + 边界值，遍历全部 dtype），运行 pytest 并输出 JSON/Markdown 精度报告，采用 MERE/MARE 指标判定，且必须在对话中展示总览、失败摘要与关键发现。
external-gitcode-ascend-triton-operator-performance-eval
用于评估 Ascend NPU 上 Triton 算子性能的技能，通过 msprof 与 msprof op 采集数据，诊断 Memory-Bound、Compute-Bound 等瓶颈，测量硬件利用率并生成性能报告。