convex-authz
面向 Convex 应用的授权审计与加固技能:先用确定性正则扫描四类授权缺陷(身份取自参数、缺少按文档归属校验、公开查询泄露 PII、写入时父引用归属未校验),再套用官方 requireIdentity/requireOwner 模式修复并用 tsc 验证。
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更新于 11-03 00:11
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面向 Convex 应用的授权审计与加固技能:先用确定性正则扫描四类授权缺陷(身份取自参数、缺少按文档归属校验、公开查询泄露 PII、写入时父引用归属未校验),再套用官方 requireIdentity/requireOwner 模式修复并用 tsc 验证。
package-mysql-ha-green 是一个用于构建和运维三成员 MySQL Group Replication 集群的包,具备保留IP自动故障切换、每日快照和持续二进制日志归档能力。
在单台虚拟机上部署并运维 Rybbit 分析服务的技能包,集成 PostgreSQL、ClickHouse、Redis 与 Caddy,通过非机密的 colors.yml 管理配置,支持构建、试运行与创建等生命周期操作。
在单台虚拟机上通过 colors-compute 部署和管理单节点 SigNoz 可观测性栈的技能,包含 ClickHouse、ClickHouse Keeper、Postgres 元数据库、SigNoz、ingester、Caddy,并配置 Cloudflare 代理 A 记录和 OpenTofu 状态。
在无服务器与边缘运行时通过 HTTP 使用 Redis 的技能,基于 @upstash/redis 与 @upstash/ratelimit,覆盖缓存、会话与限流三种常见需求。
面向数据工程的智能体,用于构建 ETL 管道、数据仓库与分析基础设施,覆盖 Airflow、Dagster、Snowflake、BigQuery、Redshift、Kafka、Flink 等工具,支持数据建模、SQL 优化与数据质量校验。
Tufte 数据可视化工具包的路由技能:读取图表或数据可视化请求,判断意图并调用合适的 Tufte 技能(评估或渲染),不确定时默认先做图形评估。
在 Google Cloud 上创建零售商品语义搜索与 RAG 智能体的技能,支持 BigQuery 数据接入与 Vector Search 向量检索。适用于电商商品搜索、购物助手与语义化商品目录发现,不适用于通用文档搜索或非零售场景。
面向 Google Cloud Lakehouse 的联邦目录配置技能,可将 BigQuery 与远程 Iceberg REST 目录(当前支持 Databricks Unity、AWS Glue)打通,实现跨云查询。内容涵盖前置条件、凭据与密钥管理、IAM 信任策略、目录创建与刷新、验证排查等步骤。
Sequence Performance 是一个邮件外联序列效果复盘工具,结合量化指标、邮件文案与真实回复内容,分析活动表现并给出改进建议。
用于将 clusterProfiler/enrichplot 的 enrichResult 或 gseaResult 渲染为富集图的技能,借助 dotplot、barplot、emapplot、treeplot 等方式展现或折叠基因集冗余,并区分 ORA 与 GSEA 的绘图差异。
Vapi Skill 是 gracebotly/flowetic-app 仓库下的技能,用于把 Vapi 语音事件字段映射到仪表盘模板,包含一套词汇表与映射启发式,便于在 voice-analytics 等模板中统一呈现通话数据。
用于通过 gcx 发现 Grafana 实例中可观测性数据的技能:列出已配置数据源(名称、类型、UID、URL、访问设置),并探索 Prometheus 指标与 Loki 日志内容。
数据开发设计先行技能:在动手建表、写管道、定义接口或做质检前,通过一次一问的方式逐项敲定需求边界与关键设计决策,产出轻量决策记录并衔接后续执行器。
数仓结构审查技能,按分层、粒度主键、时态/PIT、契约一致性、复用与重复五个结构面逐项审查数据表与数仓结构,输出结构审查报告和改进建议,只读元数据不跑全量数据。
面向券商、基金分析师及 AI LLM 工具的投研数据查询接口设计技能,产出 LLM 友好的接口契约、规格、示例与排障报告,明确入参、出参 schema 与空值口径。
基于 mq 工具链的网页抓取方案:用 mq-crawl 抓取/爬取 URL 并转 Markdown(支持 JS 渲染、多页爬取、robots.txt),用 mq 以类 jq 选择器过滤转换 Markdown/HTML,或用 http() 内置函数在查询内发请求。
面向现代云数据库的数据库管理员技能,覆盖 AWS、Azure、GCP 多云端数据库运维、自动化与可靠性工程,包括高可用、容灾、性能优化、安全合规、IaC 与成本优化等主题。
用于诊断回测失败或表现不佳的技能:读取回测产物与代码,按错误分类定位根因,用精确编辑修复并重跑回测;仅修复 bug,不改策略逻辑。
基金分析与筛选技能,覆盖晨星评级、夏普比率、信息比率、Sharpe风格箱、风格漂移检测、基金经理评价、FOF组合构建与ETF选择,用于系统化评估公募、私募基金及ETF的业绩、风格与管理能力。
链上数据分析技能,覆盖网络活跃度、巨鲸追踪、DeFi 流动性与链上估值指标(MVRV、NVT、SOPR 等),用于生成加密市场信号与综合评分报告。
量化统计方法技能,提供时间序列检验、GARCH 波动率建模、回归诊断与统计推断,代码已实现于 src.quantlib.timeseries,供策略开发与因子研究使用。
市场情绪分析技能,将贪婪与恐惧量化为可衡量指标,覆盖恐贪指数、Put-Call Ratio、融资融券、北向资金和社交媒体舆情五大维度,并给出综合情绪评分与仓位映射框架。
Axum 框架中通过 State 与 Router::with_state 注入共享应用状态的技能,涵盖数据库连接池、配置、缓存等启动期资源的编译期状态装配,并说明 State 与 Extension 的取舍、可变共享状态的互斥锁选择及 FromRef 子状态组合。