pipes-schema-design
Pipes Schema Designer 是 Subsquid Labs 面向区块链数据提供的数据库表结构设计技能,专为 ClickHouse 与 PostgreSQL 设计最优 schema。它会分析合约事件与指令结构,选择合适的字段类型、表引擎、索引和分区策略,生成带注释的 CREATE TABLE 语句,并给索引器代码编写环节提供数据转换提示。适合需要把链上事件落到分析型数据库、关心重组处理与查询性能的场景。
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更新于 11-05 00:16
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Pipes Schema Designer 是 Subsquid Labs 面向区块链数据提供的数据库表结构设计技能,专为 ClickHouse 与 PostgreSQL 设计最优 schema。它会分析合约事件与指令结构,选择合适的字段类型、表引擎、索引和分区策略,生成带注释的 CREATE TABLE 语句,并给索引器代码编写环节提供数据转换提示。适合需要把链上事件落到分析型数据库、关心重组处理与查询性能的场景。
这是一个可直接用于生产的 DEX Swap 事件索引模板,适用于 EVM 链上任何兼容 Uniswap V2/V3 的去中心化交易所。模板内置 ClickHouse 表结构、基于 Drizzle ORM 的 PostgreSQL 表结构,以及带解码逻辑的事件转换器,可跟踪代币对交易、流动性池价格变动和交易量。支持通过 Pipes CLI 快速初始化,也支持手动复制文件集成,并提供按工厂事件参数、池地址、最小交易额过滤及价格计算等定制方式。
pipes-template-lending-protocol 是 Subsquid Labs 提供的借贷协议索引器模板,面向 EVM 链上借贷协议的 Supply、Withdraw、Borrow、Repay、Liquidate 等事件,提供生产可用的数据结构与解码逻辑。模板包含 ClickHouse 表结构(CollapsingMergeTree 引擎)、PostgreSQL 的 Drizzle ORM schema,以及统一处理五类借贷事件的 transformer。资料给出的支持范围包括 Aave V3、Compound V3、Morpho Blue、Spark Protocol、Radiant Capital 及具有类似借贷事件的协议。可通过 Pipes CLI 初始化项目,也可手工复制文件集成。模板附带针对日活、头部借款人、清算、利用率、利率历史、用户头寸、清算风险和推荐计划等场景的示例 SQL,并说明 Ray 利率换算、事件缺失和清算数据不全等常见问题。
Pipes NFT Transfers 模板是一个用于索引 ERC721 NFT 转移事件的生产级索引器模板,支持追踪 NFT 铸造、转移和销毁事件。它包含 ClickHouse 和 PostgreSQL 数据库模式、事件转换器示例,并提供 CLI 初始化及自定义过滤等使用方式,适用于 NFT 集合分析、持有者统计等场景。
该技能用于构造 SQD Portal Stream API 查询,获取 Hyperliquid 永续合约交易所的成交记录(fills)。支持按币种、方向、用户地址和区块范围过滤,可查询价格、数量、方向、已实现盈亏、手续费等字段。适用于跟踪交易活动、分析盈亏、监控特定交易者、按币种或方向筛选大额成交以及分析手续费结构等场景。查询使用 POST 请求发送到 /datasets/hyperliquid-fills/stream,返回 JSON Lines 格式数据。技能文档还列出了常见错误、性能建议和 MCP 工具快速查询方式。
通过 Bright Data API 进行网页抓取与搜索的技能,可绕过机器人检测与验证码。需配置 BRIGHTDATA_API_KEY 和 BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE 环境变量,支持 Google 搜索结构化结果与网页转 Markdown。
Oura Analytics 是一个用于集成和分析 Oura Ring 数据的技能,可通过 Oura Cloud API 获取睡眠评分、准备度、活动、HRV 等指标,并生成自动化报告与阈值告警。
Yahoo Data Fetcher 是一个用于从 Yahoo Finance 获取实时股票报价的技能。它通过 /stock quote 命令接收一个或多个股票代码,返回规范化的 JSON 输出。每个股票代码的输出包含 symbol(股票代码)、price(最新市场价格)、change(绝对价格变动)、changePercent(百分比变动)、currency(交易货币)和 marketState(市场状态,如 REGULAR、CLOSED)。输入支持单个字符串、空格或逗号分隔的多个代码、字符串数组,以及包含 symbols 字段的对象。
这是一个基于 Node.js 的命令行工具,通过 yahoo-finance2 库从 Yahoo Finance 获取股票数据。它提供 yf 命令,支持查询实时报价、基本面摘要、技术洞察、符号搜索、历史行情和热门股票等模块,输出纯 JSON,可配合 jq 过滤。适用于需要脚本化获取金融数据的场景。
这是一个用于系统动力学分析的开源技能,旨在解释随时间变化的行为模式,而不仅仅是绘制静态关系图。它要求先描绘观察到的行为随时间的变化,再识别持续存在的存量、增强回路与平衡回路、延迟以及自适应行动者,并用最小模型复现历史行为。适用于增长、衰退、震荡、瓶颈或政策等动态问题。该技能将定性回路视为假设,强调干预必须经过短周期改善、补偿反馈、负担转移和延迟超调等检验才能被识别。
该技能用于为可判定的未来事件生成可更新的概率或分布预测。它强调在给出数字之前,先明确事件、截止时间、判定来源与歧义处理规则,并以相关基准率为起点,通过内部视角对基准率进行更新而非取代。技能涵盖概率预测的引导、聚合、评分与更新节奏等开放方法,并提醒单次命中或失误不能说明校准度,需用事先声明的适当评分规则对一组可比预测进行评分;极端置信需要极端证据,且相乘相互依赖的子事件会制造虚假精度。
Alembic 是 SQLAlchemy 的数据库迁移工具,用带版本号的 Python 脚本追踪数据库结构变更,类似数据库的 Git。支持从模型变更自动生成迁移、分支和数据迁移。
用于规划、实施和审计网站与产品的分析埋点,覆盖GA4、Google Tag Manager、事件命名、UTM策略与验证,帮助营销和产品决策获得可执行数据。
Apache Arrow 是一个跨语言的列式内存格式,面向分析型工作负载。它帮助开发者在不同系统之间进行高性能数据交换、零拷贝读取,并在 Python(PyArrow)和 JavaScript(Arrow JS)中高效处理列式数据。本技能提供使用 Arrow 的专家指导,涵盖创建 Arrow 表、向量化计算、读写 Parquet、零拷贝互操作、分区数据集、Arrow IPC 进程间通信以及 JavaScript 端读取等能力。
Cloudflare D1 是运行在边缘的 Serverless SQLite 数据库,与 Workers 同数据中心部署,提供 SQLite 语法、自动复制和按查询计费。适合读多写少的内容站、API 与边缘优先应用,使用 Wrangler 管理和迁移。
OpenDataLoader PDF 是一套把 PDF 解析为 AI 可用结构化数据的 Python 方案,可提取保留版式的文本、结构化表格、图片与元数据,并切分为适合 RAG 的重叠文本块,支持扫描件 OCR 与加密检测。
Pandera 是一个 Python 数据验证库,可用声明式 schema 校验 pandas、Polars、PySpark、Dask、Modin、Ibis 等 DataFrame。支持列类型、约束、自定义检查与整个数据框规则,可配合 pytest 与流水线使用。
该技能为产品团队提供产品分析指导,帮助定义指标、搭建漏斗、分析留存、设计并解读 A/B 测试,并以数据驱动决策。内容涵盖北极星指标、AARRR 海盗指标、群组分析与实验设计等框架。
TimesFM 是 Google Research 推出的时间序列基础模型,拥有 2 亿参数,基于 1000 亿真实世界时间点预训练。它支持零样本预测,无需微调即可跨领域使用——输入历史数据即可得到预测结果。适用于销售或需求预测、服务器指标异常检测、CPU 利用率预测等场景。可通过 pip install timesfm 安装,使用 Python 调用,支持单序列与多序列批量预测,并提供频率参数(0 表示秒/分钟级高频、1 表示每日、2 表示每周/每月)以匹配数据粒度。模型可在 CPU 上运行,GPU 可加速多序列批量处理。
币安 Web3 官方技能,用于在 Solana 与 BSC 上实时追踪 meme 代币的发射平台生命周期,并通过 AI 发现热门叙事主题。支持 Pump.fun、Four.meme 等协议,提供排行、筛选与叙事榜单接口。仅供信息参考,不构成投资建议。
币安 Web3 官方技能,用于在 BSC、Base、Solana 上搜索代币、查询代币元数据、实时行情与 K 线图数据。
币安 Web3 官方技能,用于追踪 BSC 与 Solana 链上 Smart Money(专业投资者)的买卖信号。可查询信号方向、参与钱包数、触发价格、最大涨幅、退出比例、状态与代币标签等,仅供信息参考,非投资建议。
sfd-analytics 是一款短视频分发数据分析技能,通过 Zernio API 拉取已连接账号的发帖历史与平台指标,结合 Instagram Insights 数据生成内容审计、互动报告和增长趋势分析。
用于探查 Oracle 数据库模式的技能:通过 pythia 命令直接查询数据库,查找对象、阅读 PL/SQL 源码与签名、查看表列与 DDL、搜索代码、分析依赖与影响,避免依赖可能过期的 .sql 导出文件。