data-research
这是一个用于结构化数据研究的技能，能够从邮件、网页或 API 等来源搜索并提取结构化数据，归档原始来源，维护规范的追踪页面，并进行去重。它通过 YAML 配方（recipe）参数化，同一个七阶段流水线可适用于投资者更新、费用追踪、公司指标等各类从邮件到结构化数据的场景。
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更新于 10-18 00:12
数据与分析
16,537 个结果
collecting-open-source-intelligence
该技能用于被动收集与关联开源情报（OSINT），围绕威胁行为体、恶意基础设施和攻击活动展开，借助公开数据源进行溯源与画像。适合授权范围内的外部暴露面调查与事件响应分析。
brightdata-sdk
Bright Data SDK 是一个统一的 Python 客户端，用于网页数据提取与发现。它通过一个客户端覆盖八大服务类别：平台抓取、平台搜索、网页搜索（SERP）、AI 驱动的实体发现、数据集、网页解锁、浏览器自动化和 Scraper Studio。SDK 提供同步客户端 SyncBrightDataClient 和异步客户端 BrightDataClient，两者方法名一致。用户可通过它从 Amazon、LinkedIn、Instagram、YouTube、TikTok、Reddit 等受支持平台按 URL 抓取结构化数据，也可进行关键词搜索、实体发现、批量历史数据下载，以及通过 CDP 连接远程浏览器完成登录、点击、滚动等交互任务。
product-analytics
Product Analytics 是一套用于产品数据分析的方法与规范，核心是围绕北极星指标建立指标体系，并通过事件追踪、漏斗、同期群和留存曲线来衡量与理解用户行为。它提供类型化的事件追踪代码示例（track、page、identify），并给出漏斗分析、同期群对比、留存曲线好坏判断，以及获客、激活、留存、收入、推荐等关键指标清单。文档同时列出可选的埋点、会话录制、A/B 测试工具与仪表盘设计思路（高管、产品、营销三类看板）。适合在设置分析体系、追踪功能使用或研究用户行为时使用，强调指标聚焦、持续追踪、定期复盘并根据数据快速行动。具体平台集成、收费与实施细节暂未提供。
databricks-data-discovery
Databricks Data Discovery 是一个用于发现、探索和查询 Databricks 数据的技能，通过 Genie One 实现，相当于 Genie One MCP 的命令行版本。当用户需要查找或定位数据、对数据提问、或生成 SQL 时，应调用该技能。它通过 databricks genie ask 命令将数据相关问题路由给 Genie，由 Genie 在 Databricks 数据平面内利用 Unity Catalog 元数据、指标视图和语义上下文来解析模糊或部分名称、运行 SQL 并流式返回有依据的答案。该技能需要已认证的 CLI 配置文件，支持会话标签复用、并行会话、结构化 JSON 输出和 SQL 生成。
root-cause-investigation
用于系统排查指标异常变化与业务指标下滑的技能，提供验证变化、时间线定位、指标拆解、维度下钻、假设检验和根因报告流程，适用于指标突降或飙升、复盘与事后分析等场景。
instrument-llm-analytics
该技能用于为代码中的 LLM 调用接入 PostHog AI Observability（AI 可观测性），对新实现或改动过的 AI 模型使用进行追踪。它适合在完成 LLM 功能开发后或审查 PR 时使用，以确认每次生成都被记录，并采集输入 token 数、输出 token 数、模型名称、延迟与成本等信息。若项目尚未安装 PostHog，该技能也覆盖 SDK 的初始安装。它支持任意提供商或框架，包括 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Google、Cohere、Mistral、Perplexity、DeepSeek、Groq、Together AI、Fireworks AI、xAI、Cerebras、Hugging Face、Ollama、OpenRouter 等提供商，以及 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、DSPy、LangGraph、Pydantic AI、Vercel AI、LiteLLM、Instructor、Semantic Kernel、Mirascope、Mastra、SmolAgents、OpenAI Agents 等框架，并支持 Portkey、Helicone 等代理或网关。
medchem
Medchem 是一个用于药物发现工作流的 Python 分子过滤与优先级排序库，可应用 Lipinski、Veber 等成药性规则、PAINS 与结构警报、复杂度指标，对化合物库进行大规模筛选和优先级排序。
db-performance-watchlist
用于定义数据库性能监控策略的技能，涵盖慢查询检测、连接池与资源使用监控、查询执行阈值、索引使用分析以及自动化告警，帮助持续监控数据库性能并防止性能回退。
specsfy-specialist-postgres
该技能用于在 PostgreSQL 中建模、查询、迁移与运维数据库，覆盖完整性约束、索引选择、并发控制、安全、性能与恢复。适用于设计 schema、编写或审查 SQL、分析 EXPLAIN 执行计划、诊断锁与死锁、规划 migration、以及评估备份与恢复。也可在 ORM（Eloquent、Prisma、Drizzle）生成低效 SQL 且根因是建模或索引时使用；不适用于 Supabase 特有决策（RLS、Auth、Realtime、Edge Functions），此类场景应改用 supabase 专项技能。
pymc-modeling
用于构建、修改和调试 PyMC 贝叶斯模型的技能，覆盖似然与先验选择、模型与数据维度设定、层次模型拟合、诊断与预测检查等任务，并可与先验引出、ArviZ 诊断、PyTensor、MLflow 等专项技能配合使用。
cobrapy
COBRApy 是用于代谢模型约束重建与分析（COBRA）的 Python 库，面向系统生物学与代谢工程。支持 FBA、FVA、基因敲除、通量采样、SBML 模型读写等，可加载基因组尺度代谢模型并进行表型预测。
companiesmarketcap
CompaniesMarketCap 抓取工具：无 API key 即可获取财务排行榜（市值、盈利、营收、员工数、估值与利润率等）、个股历史市值与 ETF 持仓，使用站点原生 CSV 下载接口，需自行做限速。
tooluniverse-dataset-discovery
ToolUniverse 的 Dataset Discovery 技能用于为科研问题寻找并评估研究数据集。它先判断研究问题所需的最低数据要求（研究设计、变量、人群），再按跨仓库检索、领域专用仓库检索、文献溯源三层策略搜索数据集，随后从变量、设计匹配、样本、获取方式、质量等维度评估数据集是否适用，最后下载数据并用 Python 实际分析、如实报告结果。适用于需要纵向/横断面/实验设计数据、特定调查或队列、组学数据等场景。
tooluniverse-toxicology
面向药物与化学品毒性评估的技能，通过不良结局路径（AOP）、FAERS 真实世界不良事件信号、FDA 标签、毒理基因组关联及 EPA CompTox 危害与高通量筛选数据，系统整合机制与信号证据。
liki
Liki 是一个专业命理 Skill，通过 MCP 提供八字、紫微斗数、六爻、奇门遁甲、黄历择日、风水与起名等能力，支持排盘、断语、合盘、大运流年与择时分析，采用先使用后付费的 Aipay 模式。
schema-markup-generator
为 Google 搜索结果富媒体摘要生成 JSON-LD 结构化数据标记的技能，支持 FAQ、HowTo、Article、Product、LocalBusiness 及多类型组合 schema。
database-migrator
Database Migrator 是一款跨数据库迁移引擎，用于在不同数据库供应商之间迁移结构、数据与逻辑。它支持 PostgreSQL、MySQL、Supabase、PlanetScale 与 MongoDB 任意方向迁移，处理数据类型不兼容、供应商特定 SQL 方言、外键顺序、序列与自增翻译、触发器重写以及存储过程转换。它通过行数与校验和进行验证，并生成可审计的 migration-plan.md 文件。该技能不是模式设计器，也不用于实时复制或 CDC。
data_analysis
该技能是一套基于 Polars 的高性能数据分析工具包，用于加载、转换、聚合、可视化并导出表格数据。它提供操作说明、参考文档和可直接运行的脚本，覆盖 CSV、JSON、Parquet、Excel 及数据库等数据源的读取，数据清洗、过滤与转换，分组聚合与透视表，统计分析与摘要统计，时间序列分析与重采样，多数据集连接合并，图表可视化以及结果导出等常见任务。技能内置迭代检查点流程，在数据加载、探索、转换、分析和导出各阶段向用户展示中间结果并请求确认，适合需要快速处理和分析结构化数据的场景。
aggregating-crypto-news
该技能用于聚合来自 50 多个权威来源（包括 CoinDesk、CoinTelegraph、The Block、Decrypt 等）的加密货币突发新闻。它通过 RSS 源进行实时扫描，支持按币种、类别和时间窗口过滤，并依据市场影响关键词、来源权威性和时效性对新闻进行相关性评分（0-100），按分数排序展示。使用需 Python 3.8+ 环境并安装 feedparser 和 requests 依赖，需联网访问 RSS。适用于监控加密市场动态、追踪特定币种（如 BTC、ETH）或类别（如 defi、nft、regulatory）的新闻，并支持 JSON 格式导出以供后续处理。
data-analytics-engineering
该技能用于构建分析工程层，围绕指标、数据契约和面向 BI 的模型展开。适用于设计 dbt 或 SQLMesh 的 mart 层、指标治理、血缘追踪，以及为仪表盘、笔记本、API 或 AI/NLQ 分析准备可消费的数据模型。技能强调以代码定义 mart、将指标视为 API、在关键接口上建立契约，并仅在能提升复用或 AI/BI 消费时引入语义层，同时通过元数据系统向人和智能体暴露负责人、血缘、质量与治理信息。
qutip
QuTiP（Quantum Toolbox in Python）是用于量子力学模拟与分析的工具库，支持封闭与开放量子系统。可创建量子态与算符、进行时间演化、计算熵与纠缠等物理量，并提供布洛赫球、维格纳函数等可视化。安装：uv pip install qutip。
artifact-sbom-publisher
面向构建产物发布与软件供应链安全的技能，可在 CI 中生成并发布带 SBOM 与供应链元数据的构建产物，覆盖 CycloneDX、SPDX、Syft、漏洞扫描、SLSA 来源证明与产物元数据等环节。
jq-json-processing
jq JSON 处理技能：使用命令行 JSON 处理器 jq 查询、过滤与转换 JSON 数据，适用于解析 JSON 文件、筛选数组或对象、转换结构以及从 API 响应中提取字段。