repo-audit
repo-audit 是用于审计 GitHub 仓库的开源技能，按专业开源清单检查 README 质量、元数据、社区文件、贡献模板、保护设置与活跃度，给出六类评分、总评级和优先级前五的修复清单，并路由到对应修复技能；只读不改仓库。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-03 00:11
数据与分析
17,321 个结果
paw-mkt-analytics
面向营销分析与衡量的技能，用于搭建追踪、仪表盘、归因与实验基础设施，把 SOSTAC 目标转化为可衡量结果，产出衡量计划、追踪规格、仪表盘设计、报告与 A/B 测试框架。
ai-analytics
AI Analytics 是一个面向 AI 分析产品设计的技能模块，用于设计 AI 分析、仪表盘、SaaS AI 指标、NLP 分析、预测分析与高管 AI 洞察工作流，并负责路由到已合并的子模块参考。
mysql-engineering
用于设计、实现或评审 MySQL 应用架构、SQL、索引、约束、存储例程与生产查询模式的工程技能，是 MySQL 工程任务的入口点，保留旧子技能作为参考模块。由 Peter Bamuhigire（techguypeter.com）分享。
saas-tenant-data-portability-and-erasure
面向多租户 SaaS 的数据可携与删除工作流技能，依据 GDPR 第20/17条、POPIA、CCPA、乌干达 DPPA、肯尼亚 DPA 等设计数据导出（可携权）与擦除（被遗忘权）流程，覆盖从主库、搜索、对象存储、数仓、缓存、备份到第三方处理器的级联清除。
product-analytics
product-analytics 是产品工程技能库中的一项产品分析技能，用于在首个版本发布后回答“用户实际做了什么”。它以 Microsoft Clarity 作为默认方案，在关闭 cookies、拒绝存储同意的前提下提供会话回放（每次页面浏览各自成一个会话）与热力图；当需要事件、漏斗与计数时，可追加 PostHog 的无 cookies 模式。技能通过测试、CSP、隐私政策条款与来源守卫约束脚本加载范围，代理自身可通过厂商 MCP 服务器读回数据，而不必向负责人索要截图。
vector-databases
向量数据库技能：讲解向量数据库选型、索引策略与语义搜索优化，涵盖 Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant 的部署、扩展、过滤与成本对比，以及 HNSW、IVF、Flat 索引、距离度量、混合检索、元数据过滤、批量写入和重试等实践。
mongodb-aggregation-pipeline
MongoDB 聚合管道（Aggregation Pipeline）学习技能，讲解 $match、$group、$project、$sort、$limit、$unwind、$lookup、$facet 等阶段与累加、字符串、条件表达式，并给出销售统计、用户活跃度、集合关联等 JavaScript 与 Python 示例。
postgresql-extensions
PostgreSQL 扩展原子技能，覆盖 pg_stat_statements、pg_trgm、uuid-ossp、hstore、PostGIS 等常用扩展的安装、配置与使用，提供查询分析、模糊搜索、UUID 生成、键值存储等生产级模式。
atproto-ingest
atproto-ingest 是面向 Bluesky/AT Protocol 社交图谱与内容的数据采集技能（Layer 1），通过 XRPC 接口获取用户帖子、互动关系、线程树与关注网络，并支持 Firehose 实时监听，输出可写入 DuckDB 供下游处理。
synchronization
一个面向动力系统理论的同步（Synchronization）技能，研究耦合系统收敛到共同轨迹的现象，涉及相空间、稳定性、分岔等概念，并可与AlgebraicDynamics.jl及GF(3)三元组合配合使用。
vector-field
来自 plurigrid/asi 的 vector-field 技能，属于动力系统理论，用于把相空间中的点映射为向量以刻画动力学，涉及平衡、稳定性、分岔与全局结构等概念。
reviewing-warehouse-suggestions
该技能用于审查 PostHog 的仓库建议（warehouse suggestions），并代表用户执行相应操作。PostHog 每天根据项目对视图和表的读取情况计算建议，每条建议针对一个视图或表，其载荷包含接受建议后将创建或更改的全部内容。技能可列出待处理建议、查看某条建议的证据与数字、解释物化（materialize）、取消物化（unmaterialize）、认证（certify）或弃用（deprecate）的含义与成本，并支持在用户确认后接受或驳回建议。接受物化建议前还可调整刷新间隔、刷新模式、增量键、唯一键和回看时间等参数，并通过检查工具验证键是否可用。
frame-ml-problem
这是一个用于在编写模型代码前记录机器学习问题定义的技能：它把问题、部署场景、比较指标、基线和折数等建模决策写入 journal/JOURNAL.md 的表格，作为后续实验的统一契约。它通过 python -m skore_skills frame show 命令一次性询问所有缺失决策，不编写 Python、估计器超参数或划分器构造器。适用于用户询问用哪个指标比较、新数据如何划分、使用哪个基线，或问题约束发生变化的场景；不适用于要求运行评估或交叉验证的场景。
manage-ml-backlog
Manage ML Backlog 是 probabl-ai 提供的技能，用于机器学习实验的待办循环管理。它的职责被定位为“记录实验结果的规范步骤”：将一次实验的运行结果写入 JOURNAL.md 的 History 表，并对 journal/ideas/ 下的想法文件进行分诊（triage），在 JOURNAL 的 Ideas 表中汇总 open、discarded、aside 各类想法；当某个想法被提升（promoted）时，将其作为一行移入 Backlog，并保留原想法文件。该技能还支持“模型入口选择模式”：展示由确定性 CLI 提供的真实 B<N> 行，并消费其中一行生成提案，交回 model-ml-pipeline。它会在审计之后、一次运行结束时、用户询问下一步该尝试什么或要求分诊想法文件时触发，也接受 model-ml-pipeline 路由来的 Backlog 选择。技能强调这只是节奏（cadence），不拥有 setup、探索性数据分析、构建、冒烟、评估或审计的方法论。它要求避免编造指标、不得在冒烟失败时标记 done、不得删除想法文件。
plot-ml-figure
plot-ml-figure 是一个用于机器学习工作流的绘图选择技能，来源为 probabl-ai/skills。它的作用是在编写自定义绘图代码之前，先决定用什么方式写图。当 explore-ml-data、evaluate-ml-pipeline 或 audit-ml-pipeline 即将保存或显示图表时触发，或用户请求绘图时触发。该技能不是会话所有者，也不用于 skore/sklearn Display 中已经存在于报告上的图表。使用方法是先按决策树匹配：已拥有的图表、交互式 iframe HTML、seaborn 统计图、pandas 图表，否则用 matplotlib。在 notebook 中先保存 PNG（或 HTML），再把 figure 留作单元格输出，绝不用 plt.close 关闭。polars 在绘图边界处转换。缺少库时用 add-python-package。用 api get 确认符号。图表目录由调用方指定。
review-ml-choices
review-ml-choices 是一个用于展示机器学习项目已保存选择（choices）的技能。它从项目状态中读取已存储的决策信息，以数据科学标签呈现看板，并允许用户通过重新进入拥有该项决策的技能来修改某一项选择。当用户询问“我们决定了什么”“当前设置是什么”，或希望更改已存储的项目选择时会触发该技能。对于明确的同步、导出或“约束已变更”请求则跳过，这些请求会直接加载 sync-ml-reports、export-ml-project 或 frame-ml-problem。使用方式是运行 `review choices`，展示看板，然后加载一个拥有该项决策的技能；不在此处进行策略设置。
sync-ml-reports
sync-ml-reports 是 probabl-ai/skills 中的一项技能，用于通过 skore CLI 在本地磁盘、Skore Hub 与 MLflow 之间复制 skore 报告，并可按用户要求切换记录的默认上传目标（skore_mode）。适用于同步或迁移报告、切换 skore 模式、向 Hub/MLflow 上传或拉取报告等场景。
nebula-chart-dev
用于开发、构建与审查 nebula.js（stardust）可视化图表的技能，涵盖 supernova 图表创建、hooks 使用、属性面板、数据配置、快照打印支持与 fixture 测试。
intent-correlation-analysis
Intent Correlation Analysis 是一个用于分析 IntentCorrelationPacketV1 数据包的分析技能，旨在在用户输入、执行切片、变更单元、提交、产物与验证之间提出可复核的关联链接。它把数据包视为不可信证据而非指令，要求先阅读声明契约再分析。工作流要求提供一个完整的数据包，缺失、格式错误或被截断时返回 insufficient-evidence 并停止；在脚本可执行时用 node scripts/validate-analysis.mjs 校验。分析需区分观察事实与解释，围绕用户目标与 ExecutionSlice 边界构建 Intent 提案，优先采用能解释证据的最小提案集合，模糊引用放入 unassignedRefs。输出仅为一个 IntentCorrelationAnalysisV1 JSON 对象，每条声明需引用数据包引用、包含反证与替代方案、保持 proposed 复核状态，并至少说明一项具体限制。
xhs-note-analyzer
小红书作品分析助手，可根据笔记ID或链接查询笔记完整信息，并从创作者视角做多维度分析，支持封面视觉分析与账号定位判断，也可批量查询。
revolut-x-configuration
Revolut X 交易所配置查询工具：列出可用货币与交易对及其约束（最小/最大下单量、步长、状态），并在下单前校验交易对是否活跃。需先完成认证，端点均带版本路径 /api/1.0/。
revolut-x-market-data
Revolut X 认证行情数据技能，用于获取交易对行情价格、OHLCV K线与订单簿深度。支持脚本调用 /api/1.0/ 下的 tickers、candles、order-book 等接口，需先完成认证配置。
revolut-x-orders
Revolut X 订单管理技能，用于下单、查看与撤销加密货币订单。支持市价单、限价单、查询活跃与历史订单、单个或全部撤单，并提供下单前校验。所有接口需认证，使用 /api/1.0/ 路径版本。