protein interaction network analysis
基于 ToolUniverse 的蛋白质互作网络分析技能，整合 STRING、BioGRID 与 SASBDB 数据库，通过标识符映射、网络检索、富集分析和可选结构数据四阶段流程，分析蛋白质-蛋白质互作网络。
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更新于 10-18 00:12
数据与分析
16,538 个结果
auditing-tls-certificate-transparency-logs
该技能用于审计 TLS 证书透明度（CT）日志：监控自有域名是否被未授权 CA 签发证书、通过 CT 数据发现子域名、检测仿冒域名证书并告警，可纳入安全运营流程。
generate-analytics-star-schema
该技能用于在 RAP 业务对象或 DDIC 表之上生成 CDS 分析模型（星型模式），包含立方体视图（@Analytics.dataCategory: #CUBE）、一个或多个维度视图（#DIMENSION）以及文本视图（#TEXT）。它复刻 SAP Joule 的“CDS 分析模型生成”能力，结合 ARC-1（SAP 系统访问）与 mcp-sap-docs（文档与最佳实践）。基本范围仅生成立方体并复用已有维度；扩展范围还可生成新维度，并支持从 DDIC 表（而非仅 RAP BO）出发。使用前需 SAP_BASIS 7.5x 且具备分析注解，通过 SAPManage(action="probe") 验证 rap.available。输出为一组相互依赖的 CDS 视图，需以非活动草稿批量创建并一次性激活，确保交叉引用解析。技能内置智能默认值（对象类型 DDLS、包 $TMP、批量创建并激活、授权 #NOT_REQUIRED、命名 ZI_<X>_Cube/Dim/Txt），并遵循一系列组合规则（立方体至少一个度量、金额/数量度量需带货币/单位语义、立方体到维度关联必须为 [1..1]、维度需有 representativeKey、文本视图使用 @ObjectModel.dataCategory: #TEXT 等）。
cudf-analytics
cuDF Analytics 是一个面向 GPU 加速数据分析的技能（Skill），基于 NVIDIA RAPIDS cuDF。它提供类似 pandas 的 API，可在 NVIDIA GPU 上运行，用于处理 CSV、数据集或表格数据，在大型数据集上获得显著加速。适用于 CSV/数据集/表格数据分析、统计摘要计算（均值、中位数、标准差、四分位数）、groupby 聚合、异常或离群值检测、百万行级数据集剖析、相关性矩阵计算等任务。技能内置初始化样板代码，会对 GPU 计算与主机传输进行冒烟测试，并在 cuDF 不可用时回退到 pandas，保证脚本仍可运行。
analysis-planning
一个在动手分析前先规划分析路径的技能，把业务问题拆解为可执行的步骤、识别数据依赖、排定顺序并评估工时与风险，适用于收到新分析需求或复杂问题需要分步推进时。
query-validation
用于审查 SQL 查询正确性、性能与最佳实践的技能，在查询上线、结果异常或运行缓慢时启用，可发现隐式转换、SELECT *、无界 CTE 等反模式并给出优化建议。
firecrawl-scraper
Firecrawl v2.5 网页抓取与爬取技能，将整站内容转为适配大模型的 Markdown 或结构化数据，支持 JavaScript 渲染、反爬绕过、截图与浏览器自动化，需配合 API Key 使用。
financial-data
该技能是 AI Berkshire 项目中的财务数据获取与交叉验证规范，用于企业财务研究。核心要求是每个关键财务数据必须来自两个独立来源，并计算误差率：误差≤1%视为一致，1%~5%标记差异，>5%标记重大差异并须查原始财报。规范按美股、港股、A股、台股分别列出主副数据源及原始一手来源，并提供台股 FinMind 取数工具命令。还包含股价复权口径规则、常见差异原因说明和快速索引。
figshare-skill
figshare-skill 是一个用于与 Figshare v2 REST API 交互的技能，面向研究数据与成果的管理与获取。它支持搜索公开数据集和文章、按 ID 或 DOI 获取文章、批量下载公开文章中的文件、列出账户下的文章、创建草稿文章、更新与发布文章，以及创建集合（collection）和项目（project）。上传文件采用多部分三步流程：初始化、逐部分上传、完成。技能依赖 curl 和 jq；公开端点无需鉴权，涉及账户或上传的端点需要在 Figshare 账户应用页面生成个人令牌并设置 FIGSHARE_TOKEN 环境变量。此外包含版本更新检查机制，每 24 小时最多检查一次上游标签，若发现更新版本会询问用户是否拉取。使用时对创建、修改、发布或删除账户内容需事先与用户确认，发布操作对该版本不可逆，发布后文章会变为公开并分配 DOI。
drone-inspection-specialist
面向无人机基础设施巡检的高级计算机视觉技能，覆盖林火探测、野火前置条件评估、屋顶巡检、冰雹损伤分析、热成像分析与三维重建等方向，可服务于保险定损、财产评估与环境监测场景。该技能强调多源数据融合，通过 RGB 与热成像等多模态信号交叉验证提升火情与损伤识别置信度，并结合卫星与地面数据形成可辩护的评估结论。适用于需要系统化巡检方法、置信度分级与质量参数的作业流程。
datahub-connector-planning
DataHub Connector Planning 是一个用于规划新 DataHub 连接器的技能，面向 DataHub 连接器架构设计场景。它通过四步工作流引导用户完成连接器规划：先对源系统进行分类，再借助专用研究代理或内联研究进行调研，然后生成 _PLANNING.md 规划文档，最后交由用户审批。该技能兼容多种编码代理（如 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini CLI、Windsurf 等），核心工作流、参考表、实体映射、架构决策指南、WebSearch/WebFetch 研究、读取参考文档与模板、生成规划文档等功能在各代理中通用；部分功能（如 YAML frontmatter 中的 allowed-tools 与 hooks、通过 Task 派发子代理）为 Claude Code 专属，其他代理可忽略。规划文档涵盖源系统研究与分类、实体映射、架构决策、测试策略与实现顺序。
zinc-database
ZINC Database 是由加州大学旧金山分校（UCSF）维护的免费可购买化合物数据库，目前 ZINC22 版本收录超过 2.3 亿个可购买化合物，并包含十亿级规模的按需合成化合物。该技能通过 CartBlanche22 网页界面与 API 提供查询能力：可按 ZINC ID 或 SMILES 检索化合物，进行相似性/类似物搜索，按供应商代码查询，随机采样化合物子集，并获取用于分子对接的 3D 结构。常见用途包括虚拟筛选、先导化合物发现、化学空间探索和对接库准备。所有 API 以文本或 JSON 返回数据，可通过 output_fields 自定义输出字段，如 zinc_id、smiles、supplier_code、catalogs、tranche 等。tranche 字段编码了氢键供体数、LogP、分子量和反应性相位，便于按类药性筛选化合物。3D 结构可从 files.docking.org/zinc22/ 文件仓库下载，支持 MOL2、SDF、DB2.GZ 等格式。
hunt-grpc
HUNT-GRPC 是面向 gRPC 服务的安全测试技能，覆盖端口识别、反射枚举、未授权调用、代理信任边界绕过、gRPC-Web 转码攻击与 HTTP/2 Rapid Reset 检测，强调用状态码而非字节数判定结果，并要求 DoS 测试需书面授权。
mmt-tradingview-charts
该技能提供使用 MMT 实时加密货币市场数据配合 TradingView Lightweight Charts（v5.x）构建图表应用的最佳实践。内容涵盖图表初始化与主题配置、将 MMT 数据类型（如 OHLCVTPublic）映射为 Lightweight Charts 格式、通过 WebSocket 实现实时 K 线与成交更新、多窗格与多品种对比布局、成交量直方图、资金费率与未平仓合约叠加、历史数据分页加载、时间周期与交易对切换、十字光标与自定义提示框、图表生命周期管理以及 React 等框架的集成模式。适用于开发加密货币行情图表、实时交易看板等场景。
Survey Analyzer
Survey Analyzer 是一个专家级问卷调查分析智能体，用于处理和分析问卷数据，提取洞察、识别模式并生成可执行的建议。它专注于定量分析、定性编码、情感分析、交叉制表和基于问卷反馈的建议生成，适用于客户反馈、员工敬业度、市场研究和用户体验研究等场景。
polymarket-monitor
Polymarket Monitor 是一个用于持续监控 Polymarket 预测市场价格变动的技能。它可对多个市场进行轮询，在价格变化超过阈值时输出结构化 JSON 告警；也可对单个市场进行持续观察，按间隔输出包含中间价、买卖价差、订单簿深度和最新成交信息的 JSON 快照。该技能所有端点均为只读，无需 API 密钥。使用前需先通过 polymarket-scanner 技能扫描市场并获取 CLOB token ID。脚本运行依赖指定路径的 Python 虚拟环境。
data-catalog-entry
该技能用于为数据资产创建标准化元数据，适用于记录新数据集、构建数据目录、提升数据可发现性等场景。它提供了一套从技术元数据提取、业务背景收集、列描述撰写、数据质量评估、血缘记录到治理信息补充与发布的完整流程，并附带脚本与模板文件，帮助团队系统化地完成数据目录条目的编写。
genomics-workflow-acceleration
该技能用于在现有基因组学工作流中引入 NVIDIA Parabricks 加速：检查工作流、将 CPU 步骤映射到 Parabricks、以可选方式在原工作流旁添加 GPU 加速步骤，并通过运行时开关（参数、CLI 标志或配置键）让同一工作流在 CPU 与 GPU 路径间切换。默认关闭加速路径，保持原有 CPU 行为为生产默认，直到用户显式启用。适用于提升运行时间或性价比、将流水线步骤转换为 GPU、以及进行开关关闭与开启的 A/B 对比。技能不提供集群级 Parabricks 安装，也不保证结果逐位一致；不涉及临床诊断、治疗建议或变异解读。
kafka-expert
提供 Apache Kafka、事件流、Kafka Streams 与分布式消息的专家级指导，涵盖生产者、消费者、消费者组、Exactly-once 语义、Kafka Connect 等主题，并给出最佳实践与反模式，适合构建事件驱动架构时参考。
generate-cds-analytical-query
在已有分析立方体（@Analytics.dataCategory: #CUBE）之上生成 CDS 分析查询的 SAP 技能，即带 provider contract analytical_query 的瞬态投影视图，供 SAP Analytics Cloud、Analysis for Office 等分析客户端使用。要求 SAP_BASIS 7.57+。
geniml
Geniml 是一个用于在基因组区间数据（BED 文件）上构建机器学习模型的 Python 包。它提供无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞和元数据标签的嵌入表示，支持相似性搜索、聚类以及下游机器学习任务。主要能力包括：Region2Vec（基因组区域嵌入）、BEDspace（区域与元数据联合嵌入）、scEmbed（单细胞染色质可及性嵌入）、Consensus Peaks（参考峰集/宇宙构建）以及缓存、随机化、评估、分词等实用工具。可通过 uv 安装，提供 Python API 与命令行接口，可与 scanpy、BEDbase、Hugging Face 等集成。
exa-entities
exa-entities 是面向 Exa.ai 的公司与人物搜索技能，用于线索生成、竞品情报和数据补充。可按 category 过滤搜索公司、LinkedIn 个人资料、个人站点与 GitHub，并支持 Websets 大规模收集与监控。
miniqmt
MiniQMT 迅投量化交易接口技能，基于 XtQuant 的 xtdata（行情）与 xttrader（交易）两个模块，供外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端。支持 A 股、期货、期权的行情获取与下单、撤单、资产/委托/持仓查询。
executive-dashboard-generator
Executive Dashboard Generator 是一个将原始数据转化为面向高管的报告与仪表盘的工具。它可处理 CSV、Excel、Google Sheets 链接、数据库查询结果、JSON/API 响应以及文本表格等多种数据输入，围绕财务表现、销售与营销、运营、客户指标等维度进行分析，输出包含可视化建议、关键指标、趋势分析、深度洞察、战略建议、部门记分卡、情景规划与风险提示的结构化报告。该技能强调以洞察而非数据开头，使用红黄绿交通灯状态标识，提供前瞻性视角，并给出具体可执行的建议。适用于将电子表格整理为高管报告、为董事会会议生成摘要、从数据中提炼建议等场景。