deepthink
DeepThink（deepthink）是基于 Evaluator-Optimizer 模式的投资分析技能，通过评估与改进的循环自主补足缺失视角，并以情景分支深挖分析。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,415 个结果
stock-monitor
股票价格实时监控技能，支持多只股票，通过 Yahoo Finance API 获取实时股价，按自定义涨跌阈值自动发送提醒，含首次预警与续警机制，可用于监控持仓、设置价格提醒和定期检查股价变化。
tushare-finance
通过 Tushare Pro API 获取中国金融市场数据的技能，覆盖 A 股、港股、美股、基金、期货、债券，支持 220+ 个接口，可查询股票行情、财务报表和 GDP、CPI 等宏观指标。
valuation
A股股票估值分析工具，基于DDM+CAPM模型，提供资格筛选、增长率交叉验证、内在价值计算、风险分析和情景分析，用于分析个股估值与投资价值判断。
miniqmt-cli
miniqmt-cli 是驱动 miniQMT/xtquant 的命令行工具，提供行情查询、实时流、账户管理与带安全护栏的委托下单；所有程序化访问须经 CLI，直连 HTTP 不再受支持。
benchmark-and-docs-refresh
该技能用于从真实基准测试产物（如 results/ 下的 CSV）刷新 anomalib 模型 README 与文档中的基准表格，覆盖运行或续跑基准、收集结果、更新图片级与像素级 AUC/F1 等表格及状态说明；不负责样本图导出。
model-sample-image-export
用于模型文档的样例结果图导出技能：从已完成的训练检查点或基准运行生成预测图，校验后保存到 docs/source/images/<model>/results/ 并更新 README 与文档引用，拒绝不完整或误导性输出。
models-data
用于审查 anomalib 中模型、数据、回调、指标与 CLI 集成约定的技能，帮助判断改动是否符合既有架构。
anomalib-adding-a-datamodule
用于向 Anomalib 添加新数据集与数据模块的开发技能，指导在 src/anomalib/data/ 下实现 AnomalibDataset 与 AnomalibDataModule 子类、注册导出并编写单元测试。
time-series-analytics-user
在已部署的 Time Series Analytics 微服务上构建时序分析用例：编写 UDF 与 TICKscript，打包后经 REST 部署并输入数据验证，支持阈值、变化率、滚动 z-score 与预训练模型推理，可接 MQTT/OPC UA 告警。
vdms-dataprep-user
部署并使用 VDMS DataPrep 视频摄取栈（dataprep + VDMS 向量库 + MinIO），通过 setup.sh 与 docker compose 启动，用于视频上传、嵌入、摘要与删除。
create-data-context
用于创建、更新、检查或修复数据分析语义层的技能，把指标定义、可信数据源与注意事项固化为可引用的语义层技能，供后续分析复用。
ngs-atacseq-peaks-qc
用于 ATAC-seq 染色质可及性分析的技能：从 FASTQ 或 BAM 出发，规划或执行 QC、比对、TSS 富集、片段大小、黑名单、peak calling、consensus peak 与差异可及性流程。
ngs-bcl-to-fastq
用于 Illumina BCL 运行文件夹的校验与拆分（demultiplexing）技能：检查 RunInfo.xml 与 SampleSheet，规划 index/UMI/lane 方案，执行 BCL 到 FASTQ 转换并解读拆分指标。
ngs-chip-cutrun-peaks-qc
用于 ChIP-seq、CUT&RUN、CUT&Tag 的质控与峰分析技能，覆盖对照处理、spike-in、峰调用、宽窄峰选择、重复样本、bigWig 与差异结合分析。
ngs-epigenomics-peaks
ngs-epigenomics-peaks 是表观基因组学分析调度技能，用于将 ATAC-seq、ChIP-seq、CUT&RUN 或 CUT&Tag 请求分派到相应的 QC、比对、信号轨迹、peak calling、共识峰与差异峰分析流程。
scrna-seq-qc
用于单细胞或单核 RNA-seq 数据的质控、注释与可视化工作流技能，强调按数据本身选择阈值、保留溯源信息。适用于 Codex 处理跨组织、跨物种的 AnnData 数据，需保留原始计数与批次元数据。
51mee-position-parse
职位解析技能，用于将用户提供的职位描述（JD）文本交给大模型提取结构化信息，返回包含职位名称、类型、经验与学历要求、薪资范围、公司信息、技能与职责、软技能及关键词的 JSON，并可输出职位分析报告。
ab-test-calculator
A/B测试统计计算器技能，支持样本量计算、统计显著性检验、置信区间、实验时长预估、结果报告与贝叶斯分析，通过命令行脚本运行，用于数据驱动的实验决策。
aisafinancialdata
AIsa Financial Data 是 OpenClaw 平台上的一个技能，通过 AIsa 提供的统一 API，让自主智能体能够查询股票与加密货币的实时及历史金融数据。它覆盖价格行情、公司新闻、财务报表、财务指标、分析师预期、内部交易、机构持股、SEC 文件、股票筛选器、利率以及加密货币快照与历史 OHLCV 等数据。用户只需一个 API 密钥即可跨资产获取数据，用于投资研究、组合跟踪、财报分析、市场筛选、鲸鱼监控、告警与报告等场景。该技能提供 curl 调用示例和 Python 客户端脚本，按调用量计费，响应中包含费用与剩余额度信息。
analytics-tracking
这是一个面向分析埋点与数据衡量的技能，帮助用户搭建、改进或审计网站与产品的分析追踪体系。它强调以决策为导向而非堆砌数据，从业务问题出发反推需要追踪的事件，并给出事件命名规范、追踪计划框架、常见事件清单（营销站、产品、电商）、事件属性、GA4 与 Google Tag Manager 实现方式、dataLayer 模式、UTM 参数策略、调试与验证方法以及隐私合规注意事项。适用于需要规划埋点、配置 GA4/GTM、统一命名与 UTM 规范、排查事件未触发或重复等问题的场景。
analyze
analyze 是一个用于结构化分析的技能，适用于数据、代码、文本、决策和视觉内容等多种输入。它通过固定流程引导分析者先明确分析目的、再按优先级组织发现、标注来源、寻找反证，并最终给出行动建议。该技能强调区分事实与观点、相关与因果，避免表面复述、平均用力、确认偏误、缺少分母和编造数据等常见陷阱。它提供 MECE、利弊加、事前验尸、钢铁人等多种分析框架，并按数据、代码、文本、决策、视觉等不同领域给出关注重点与注意事项。输出采用固定格式，包含目的、关键发现、重要发现、反证和行动建议，帮助使用者把分析落到可执行的结论上。
brightdata
基于 Bright Data API 的网页抓取与搜索技能，可直接调用 Web Unlocker 与 SERP 接口。需要配置 BRIGHTDATA_API_KEY 和 BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE 两个环境变量，可将任意网页抓取为 Markdown 并绕过机器人检测与验证码，也可获取 Google 结构化搜索结果。
cmc-api-crypto
CoinMarketCap加密货币API参考技能，覆盖报价、市场列表、历史行情、OHLCV、趋势币种与代币元数据等端点，需API密钥认证。