douyin-scraper
用于抓取抖音公开视频链接并把正文、点赞数、收藏数等回填到飞书 Base 的技能，默认走未登录公开访问，必要时经用户同意才用已登录 Chrome 低频回退，并支持视频画面解析与自动评论。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,415 个结果
postgres-intelligence
面向 LLM 编程智能体的 PostgreSQL 访问技能：从 .env 运行时加载凭据，仅输出安全摘要、模式元数据与查询结果，支持模式检查、只读 SQL 执行和自然语言转查询。
db-intelligence
db-intelligence 是一个统一数据库智能技能，支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 MongoDB 四种引擎：自动识别引擎、安全连接、提取 schema、构建实体关系图，并以证据驱动方式执行查询。强调先 schema 后 SQL、先读后写、不打印凭据。
sql-walkthrough
sql-walkthrough 是一个用于向非开发者解释批量 SQL、聚合与 upsert 逻辑的技能：用真实行数据、逐行算术、结果表和反例，回答“这个值为什么是 154”“会不会覆盖今天的数据”等问题。
superpm
superpm 是一个面向产品经理的 AI 技能，用于生成经独立评审验证的 PM 交付物，如 PRD、OKR、路线图、产品策略、用户研究与优先级排序等。它内置 68 个 PM 框架，按请求路由到对应领域，并通过独立 critic 检查草稿。
github-trending
GitHub Trending 技能：抓取近7天、近30天按星标排序的新仓库，以及24小时和30天内增长最快的仓库，标记 AI/开发相关性并生成 Markdown 报告。
3d-cv-labeling-2026
面向 LiDAR 与点云 3D 计算机视觉标注的技能，提供标注工具选型、SAM4D/Point-SAM 自动标注工作流、人机协同质检流程与专用模型对比 VLM 的架构建议，适用于自动驾驶、机器人、基建巡检与农业/林火场景。
kleppmann-data-intensive
基于《设计数据密集型应用》的分布式数据系统设计指南，涵盖一致性模型选择、扩展架构、故障处理策略，以及脑裂、级联故障、读写一致性、分布式锁、缓存击穿等失效模式与修复方案。
fsi-er-model-update
用于在财报发布、管理层指引调整、宏观变化或假设修订后更新财务模型的技能，可调整盈利预测、重算估值并推导目标价。
fsi-fa-dcf-model
用于股票估值的 DCF（现金流折现）模型构建技能，可从 SEC 文件和分析师报告中获取财务数据，按投行标准生成含敏感性分析的 Excel 模型。
opendart-api
用于调用韩国金融监督院OpenDART电子公示系统REST API的技能，可查询企业公示、财务报表、分红信息和主要股东报告。需申请DART_API_KEY，并用corp_code而非股票代码访问。
database-prisma
面向 Prisma 与 TypeScript 的数据库建模技能：在 schema.prisma 中设计实体与关系，使用迁移、索引、事务和高效查询，并集成 TypeScript。
kotlin
用于以 Kotlin 2.x 编写或审查代码的技能，强调 null-safety、data/sealed 类、扩展函数、基础协程与 JVM 互操作，并给出工具链、包组织、API 设计与反模式等约定。
swiftdata
SwiftData 持久化技能（iOS/macOS）：以 @Model 定义 schema、ModelContainer 管理存储、@Query 读取，涵盖迁移、isolation、可选 CloudKit 同步与测试要点。适合本地存储、缓存等场景，资料未提供安装方式与定价。
monitoring-database-transactions
该技能让 Claude 借助 database-transaction-monitor 插件监控数据库事务的性能和锁问题。当用户提出检测长时间运行事务、分析锁争用、跟踪事务回滚率等需求时触发。它通过执行 /txn-monitor 命令启动事务监控，分析事务数据，并依据长时间运行事务、锁等待时间和回滚率的预设阈值生成告警，帮助识别性能瓶颈、死锁模式与异常回滚，预防数据库性能下降。资料未提供具体支持的数据库类型、安装命令、配置细节和平台限制。
databricks-parsing
Databricks 文档解析技能，使用 SQL AI 函数 ai_parse_document 将 PDF、DOCX、PPTX、图片等非结构化文档解析为结构化文本，并支持构建自定义 RAG 管道。
databricks-bundle-deploy
用于将已测试代码打包为 Databricks Asset Bundles（DABs）并部署到多环境（dev/staging/prod）的技能，支持参数化、多环境目标与服务端计算，涵盖项目结构、作业定义、验证与部署命令行流程。
databricks-ml-pipeline
在 Databricks 上构建端到端机器学习流水线的技能，覆盖数据探索、特征工程、超参数优化训练、MLflow 实验跟踪、Unity Catalog 模型注册与 Bundle 部署。
databricks-testing
通过 MCP 命令执行 API 在 Databricks 集群上运行和测试代码的技能，支持无状态快速校验与有状态迭代开发，适用于打包 DAB 前验证 notebook 代码、调试数据转换、校验 SQL 查询及检查集群库依赖。
databricks-unity-catalog
用于通过 MCP 工具管理 Databricks Unity Catalog 资源的技能，支持目录、Schema 与表的发现、创建、元数据更新和删除，并强调三级命名、注释与权限治理等最佳实践。
dqx-patterns
Databricks Labs DQX 数据质量框架的实战模式技能，用于在 PySpark 与湖仓管道中做高级数据质量校验，提供详细失败诊断与灵活隔离策略，适合在银层、金层管道中集成 DQX 的场景。
mlops-weights-and-biases
Weights & Biases（W&B）是一个面向机器学习实验跟踪与 MLOps 的工具，可通过自动日志记录跟踪 ML 实验、在实时仪表盘中可视化训练过程、使用 sweeps 优化超参数，并通过模型注册表管理模型版本与血缘。该技能适用于需要记录指标、对比不同超参数配置下的运行结果、管理数据集与模型工件以及团队协作的场景。安装方式为 pip install wandb，登录使用 wandb login 或设置 WANDB_API_KEY。资料显示其拥有 200,000+ 用户、GitHub 10.5k+ stars 和 100+ 集成。
otif-analysis
用于审计订单交付表现：基于订单级数据计算从宽松到严格的OTIF指标阶梯，定位延迟集中环节并量化差距，强调先验证口径与数据清洁，再给出可复核的结论。
kth-data
kth-data 是面向 KTH 场景的查询型技能，用于查找 Claude 无法自行掌握的事实：Canvas 沙箱课程、KTH 教室容量与位置、学年与学期日期、用户课表、课程注册人数与助教名单等。它只做查询，编辑由 canvaslms、nytid 等工具完成。