data-question-framing
data-question-framing 是一个数据科学智能体技能,用于把含糊的业务、产品、政策或研究诉求转化为可决策的数据科学问题陈述,明确结果、单位、目标、指标、约束与决策负责人。
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更新于 11-04 00:13
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data-question-framing 是一个数据科学智能体技能,用于把含糊的业务、产品、政策或研究诉求转化为可决策的数据科学问题陈述,明确结果、单位、目标、指标、约束与决策负责人。
面向数据科学场景的技能,用于在需要领域判断时,结构化组织数据科学家、AI 智能体与领域专家之间的协作,输出可审计的假设台账与签核记录。
为脏数据集设计透明、可逆的清洗方案,避免静默篡改原始证据。适用于需要判断密集型数据科学决策的场景,输出可审计的清洗台账与验收标准。
用于诊断缺失数据机制(MCAR、MAR、MNAR 等)并设计插补、排除或敏感性分析方案的数据科学技能,强调先判断机制再做处理,避免机械填充或删行带来的偏差与虚假信心。
将探索性 Jupyter Notebook 重构为模块化、参数化脚本或编排流水线任务的技能,强调保留分析意图、分离参数与纯变换、IO、测试和编排,并输出可审计的重构决策。
将数据科学原型整理为工程可用的机器学习交接包,涵盖接口契约、制品、SLO、监控与责任人。适用于智能体需要把模糊需求转化为明确的生产交接决策时。
Semantic Lineage Mapper 是一个数据血缘梳理技能,用于跨 SQL、notebook、脚本、仪表盘、模型产物和流水线配置重建实用血缘,帮助团队在指标、特征或模型输入出问题时说明其来源。
面向小样本、类别不平衡、昂贵或稀缺数据集的决策规划技能,帮助团队在建模前评估可负责任地学到什么,输出可审计的建模、简化或补数据建议。
Turso 与 libSQL 的嵌入式 SQLite 兼容数据库技能,涵盖无服务器驱动、同步引擎、部分同步、WAL/MVCC 行为、兼容性差异与 CLI 使用模式,并说明与 Drizzle ORM 的配合方式。
该技能通过本地 Frevana 守护进程和 Chrome 扩展会话获取亚马逊商品的高赞评论,需要完整商品 URL 与已登录的 Chrome。
通过本地 Frevana 守护进程与已登录的 Chrome 扩展会话抓取 URL 原始响应体(如 JSON/API 或需登录的页面),使请求携带浏览器 Cookie,可访问普通 HTTP 客户端无法触及的登录后数据。
通过 Frevana 调用 Google Local Services 搜索的 Skill,返回 SerpAPI 原始响应。需提供查询词 q 与 data_cid,支持 hl、job_type、cid、bid、pid 等可选字段,结果以 JSON 输出到 stdout 或文件。
通过 Frevana 获取指定 Walmart 商品评论的技能,需提供 product_id 或 us_item_id,可选分页、排序与星级筛选,返回并保存校验后的 JSON。
Firecrawl CLI 的批量抓取命令,用于从一个网站或其某个栏目出发,沿链接递归抓取多个页面并输出结构化内容。它适合「爬取整个站点」「抓取 /docs 下的所有内容」或需要跨多个相互链接页面收集资料的任务。命令支持通过 depth、limit 等参数控制抓取范围与页数,并可将结果保存为 JSON 文件。需要注意:crawl 功能必须登录认证,没有免密钥的免费档,缺少凭据时 CLI 会提示交互式登录;同时抓取会按页消耗额度。
firecrawl-interact 是 Firecrawl CLI 中用于在已抓取页面上驱动实时浏览器的交互命令。它先通过 firecrawl scrape 抓取页面并自动保存 scrape ID,然后用自然语言提示或代码在实时浏览器会话中点击、填写表单、登录、翻页、无限滚动并提取数据。适合内容需要交互或普通抓取失败时使用。支持 --profile 持久化浏览器状态(cookies、localStorage),实现跨会话保持登录;支持 --code 配合 --bash 进行精确控制;完成后用 firecrawl interact stop 释放资源。
firecrawl-map 是 Firecrawl CLI 中用于发现站点 URL 的命令,可列出某个网站的所有链接,并支持通过 --search 在大型站点中定位特定页面。它适合处理“把站点结构列出来”或“找到某个页面的 URL”这类需求——当用户知道是哪个站点、但不确定确切的页面地址时使用。使用 map 需要认证,没有免密钥的免费通道;若未提供凭据,CLI 会提示进行交互式登录。常见用法包括:用 map --search 找到目标页面 URL,再用 firecrawl-scrape 抓取该页面;或一次性导出全部 URL 并配合 --limit、--json 保存为文件。
用于分析 Google Analytics 4 媒体资源数据的技能,支持近期流量对比、来源/媒介表现查看、内容互动诊断与设备表现比较,并可输出表格或 JSON 报告。
用于采集 Google Trends 结构化数据的技能:支持抓取趋势列表、关键词详情,并校验实际生效的时间窗口,输出可供下游分析或编排使用的 JSON 载荷。
用于分析 Microsoft Clarity 实时洞察数据的技能:拉取最近 1/2/3 天的导出数据,按设备、浏览器、国家、来源、页面等维度拆分,并输出表格、JSON 或 CSV。需自备 Clarity API Token。
Nemo 应用的 XML 配置参考技能,涵盖组件类型、属性、数据源、表达式、绑定与模板,用于编写、修改或调试 Nemo XML 配置文件。
这是一个用于在当前目录初始化或运维单节点 Apache Airflow 的技能包,通过 Green、OpenTofu 和 Ansible 在 Docker 中以 LocalExecutor 运行 Airflow,并配置主机 Postgres 持续备份到对象存储,DAG 由 GitHub Actions 推送。
用于在当前目录初始化或运营单节点 Apache Airflow 服务器的技能,通过 OpenTofu、Ansible 和 Red 启动器在 Docker 上部署 Airflow(LocalExecutor),配备宿主机 Postgres 持续归档到对象存储,并由 Caddy 终止 TLS 和提供唯一登录入口。
基于固定版本 colors-compute 库部署和管理 3 节点 MySQL Group Replication 高可用集群,使用 Cloudflare DNS,并支持持续的时间点恢复备份到 Cloudflare R2 或 S3 进行备份/恢复验证。
该技能用于在单台虚拟机上部署和运维单节点 PostHog 产品分析套件,包含 PostgreSQL 17、ClickHouse、Redis 7.2 与 Caddy,配置从非敏感的 colors.yml 读取,由 colors-compute 库负责供应商选择与节点管理。