package-posthog-green
基于 colors-compute 的单节点 PostHog 产品分析套件部署技能，在单台 VM 上运行 PostgreSQL 17、ClickHouse、Redis 7.2 与 Caddy，通过非机密 colors.yml 管理生命周期。
Skill 广场
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更新于 11-04 00:13
数据与分析
17,348 个结果
strut
strut 是一个用于在 VPS 上管理 Docker Compose 栈的 Bash CLI，支持部署、发布、回滚、状态与健康检查、备份恢复、漂移检测、密钥同步、域名配置及 VPS 审计迁移。命令形如 strut <stack> <command> [--env <name>] [options]，多数命令通过 SSH 在 VPS 执行。
databases
该技能是一份同时覆盖 MongoDB（文档型数据库）与 PostgreSQL（关系型数据库）的统一使用指南，帮助使用者在两种数据库之间做出选型，并掌握两者的常见操作。内容包含适用时机说明、数据库选型建议、快速开始安装与连接示例、增删改查（CRUD）操作对照、索引创建、参考资料导航、Python 工具脚本以及差异对比与最佳实践。资料中给出的 MongoDB 相关内容包括 BSON 文档、聚合管道、Atlas 云服务、mongosh 命令行；PostgreSQL 相关内容包括 SQL 查询、psql CLI、pgAdmin、事务与复制等。同时提供 db_migrate.py、db_backup.py、db_performance_check.py 等脚本的用法示例。适用于模式设计与数据建模、编写查询、构建聚合管道或复杂连接、索引与查询性能优化、数据库迁移、复制与分片配置、备份与灾难恢复、用户与权限管理、慢查询分析以及生产数据库运维等场景。
mermaidjs-v11
使用 Mermaid.js v11 声明式语法创建文本图表，可生成流程图、时序图、类图、状态图、ER 图等，并通过 CLI 转换为 SVG/PNG/PDF，或在浏览器与 Markdown 中渲染。
database-query
Database Query 是一个用自然语言查询数据库的 Claude Code 技能，支持 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、SQLite、Redis，可自动生成并优化 SQL/NoSQL 查询、解释执行计划、建议索引并以表格、图表或 JSON 展示结果，默认只读并需确认写操作。
cxas-configurable-dashboards
用于编写、校验和管理 Contact Center AI (CCAI) Insights 可配置仪表盘的技能。支持以声明式 YAML 定义多标签页分析仪表盘，配置 Score Card、柱状图、折线图、饼图、表格、桑基图等可视化组件，底层基于 Vega-Lite 规格与对话指标 SQL 查询。
scrapecreators-api
ScrapeCreators API 是一个面向公开社交媒体与广告库数据的采集接口参考技能，用于从主流社交平台批量获取公开资料，包括用户主页、帖子、评论、视频转录、趋势内容以及广告库数据等。资料说明其覆盖 Instagram、TikTok、YouTube、X（Twitter）、LinkedIn、Meta 广告库、TikTok 广告库、Google 广告主广告，以及通过官方 OpenAPI 解析的 TikTok Shop、Instagram 与 YouTube 发现类数据、Reddit / Threads / Bluesky / Pinterest 研究数据、公开创作者链接与商店数据等。资料还说明了多种运行时选择方式：优先使用 GooseWorks MCP 的 call_data_provider 工具，其次使用本地 GooseWorks CLI（gooseworks call <provider> <path>），或使用用户自有的 ScrapeCreators 密钥直接调用 https://api.scrapecreators.com。资料强调以官方 OpenAPI（https://docs.scrapecreators.com/openapi.json）为端点事实来源，并给出采集规则、输出契约与凭证安全要求。
bio-data-visualization-circos-plots
使用 circlize（R）、pyCirclize（Python）或 Circos（Perl CLI）绘制环形基因组可视化图，支持染色体 ideogram 轨道与散点、直方图、热图等多数据轨道及弧线连接。适用于全基因组结构变异、Hi-C 接触、染色体易位等具有环形邻接意义的场景。
bio-data-visualization-color-palettes
面向科学图表的配色技能，讲解如何按数据类型选择感知均匀、色觉缺陷安全、灰度单调的色图与定性调色板，涵盖 viridis、Crameri、Okabe-Ito、ColorBrewer 等方案及常见错误。
bio-data-visualization-specialized-omics-plots
提供可复用的组学可视化绘图函数，涵盖火山图、MA图、PCA、富集点图、表达箱线图、UMAP/tSNE、相关图与生存曲线等，含ggplot2与matplotlib实现。
bio-epitranscriptomics-merip-preprocessing
用于 MeRIP-seq 的 IP 与 input 样本比对和质控，为 m6A 峰识别或差异甲基化分析做预处理。基于 STAR 建索引并比对，用 samtools 与 deepTools 检查比对统计和样本相关性。
bio-expression-matrix-metadata-joins
生物信息学技能：将样本元数据与表达计数矩阵对齐，并构建下游差异表达分析所需的设计矩阵。重点处理字母序参考水平陷阱、配对设计、交互项、重复测量与样本互换检测。
bio-metagenomics-kraken
基于 Kraken2 的宏基因组读段物种分类技能，使用 k-mer 比对 RefSeq 数据库，支持单端/双端读段、置信度过滤、内存映射和自定义数据库构建，用于初步物种分类与丰度分析。
bio-pathway-gsea
基于 clusterProfiler 的基因集富集分析（GSEA）技能，对全基因组排序基因向量做无阈值功能打分，支持 GO、KEGG、Reactome 与 MSigDB 集合，并涵盖 ssGSEA/GSVA 单样本评分。
bio-single-cell-cell-annotation
基于参考数据的单细胞RNA-seq细胞类型自动注释技能，涵盖CellTypist、SingleR、Azimuth、scANVI与scmap等标签转移方法，并强调置信度过滤、拒绝分箱与标记基因验证。
bio-single-cell-data-io
用于单细胞数据的读取、写入、创建与跨生态转换，支持 AnnData（Python）、Seurat（R）和 SingleCellExperiment（R）。适用于加载 10X Cell Ranger 输出、在 Python 与 R 之间迁移对象，并保证矩阵方向、稀疏存储和元数据槽位在转换中不被静默改变。
bio-single-cell-trajectory-inference
基于单细胞数据推断发育轨迹、拟时序、RNA速率和有向命运概率的技能，涵盖PAGA、Slingshot、Monocle3、DPT、Palantir、CellRank 2与scVelo等方法的选用、用法与限制。
bio-spatial-transcriptomics-image-analysis
面向成像型空间转录组（Xenium、MERFISH/MERSCOPE、CosMx）与 H&E/IF 图像的细胞/细胞核分割与图像特征提取技能，强调分割是假设而非观测，需在信任单细胞矩阵前做污染质检。
data-dashboard-intelligence
面向规范化事件数据的仪表盘智能技能：按字段形状与语义选择图表组件和聚合方式，构建分层故事化仪表盘，并针对数据稀疏场景提供降级与空状态处理。
data-modeling
Grey Haven 多租户 SaaS 数据库建模规范技能，覆盖 SQLModel 与 Drizzle ORM 的表结构、tenant_id 隔离、RLS 策略、索引与迁移约定。
data-validation
基于 Pydantic v2 的数据验证技能，提供数据质量监控与模式对齐，面向 PlanetScale PostgreSQL。适用于 API 请求/响应验证、数据库模式对齐和数据质量保障，包含示例、参考文档与模型模板。
database-conventions
Grey Haven 数据库约定技能，为 Drizzle ORM（TypeScript）与 SQLModel（Python）提供多租户数据库 schema 规范，涵盖 snake_case 字段命名、tenant_id 隔离、RLS 策略、索引、迁移与关系定义。
tanstack-patterns
Grey Haven 的 TanStack 生态实践规范，覆盖 TanStack Start、Router 与 Query 在 React 19 应用中的文件式路由、数据获取、缓存与多租户服务端函数模式，适用于构建全栈 React 应用时统一代码约定。
skill-export
skill-export 是 skill-evolver 中的技能，用于把技能使用数据导出为 CSV 或 JSON，包含运行指标、反馈反应和版本哈希，便于外部分析。