market-analysis
用于生成商业计划书“市场分析”章节的技能：梳理行业概览、TAM/SAM/SOM 市场规模、增长趋势、驱动因素、监管环境与数据来源，并强调市场规模测算需上下结合、与财务模型假设对齐。
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
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saas-growth-metrics
SaaS 增长分析技能，用于为 SaaS 产品构建增长度量体系。覆盖 AARRR 漏斗（获客、激活、留存、收入、推荐）、群组留存表、A/B 测试框架、北极星指标选择、功能使用分析、收入预测以及增长会议节奏。该技能聚焦分析层：如何从原始订阅与事件数据中计算并呈现指标，与专注财务定义（MRR/LTV/CAC）的 saas-business-metrics 技能互补。提供 MRR 变动瀑布图、NRR/GRR、LTV、CAC、流失分析、扩展收入、漏斗转化、功能使用三维度与粘性、实验样本量计算等具体公式、SQL 示例和基准参考。不适用于与 SaaS 增长指标无关，或只需简单回答、无需其约束与参考的场景。
ict
ICT与数字化转型提案技能：在投标建议书涉及软件、MIS、ERP、数字化转型、基础设施、数据平台、网络安全或电子政务时启用，用于提供行业术语、利益相关方、风险与方法论线索。
ai-data-foundation-audit
用于在部署 AI 营销工具前审计并整理客户数据，产出数据卫生清单、数据映射框架与 30 天整改计划，帮助客户在 AI 营销上线前建立干净、结构化的数据基础，也适用于排查 AI 输出不稳定或个性化效果差的问题。
ai-predictive-analytics-social
该技能用于把社交媒体策略与内容决策从虚荣指标推进到数据驱动预测，基于 Meta Business Suite、GA4、WhatsApp Business 等数据源预测受众行为、内容表现与活动 ROI，输出带人工审核点的 markdown 策略或审计资产。
meta-analytics-privacy
面向乌干达、肯尼亚及国际隐私框架的隐私优先分析配置技能，涵盖Cookie同意、GA4隐私设置、数据最小化和WhatsApp数据治理，提供实施指导而非法律意见。
meta-cohort-analysis
在 GA4 中构建基于时间与行为的用户群组（cohort），跟踪各群组的留存率与生命周期价值，并把群组数据翻译成客户能听懂的语言，用于证明营销活动的长期价值。
five-forces-skill
基于迈克尔·波特五力模型的结构化行业分析思维工具。通过新进入者威胁、供应商议价力、买方议价力、替代品威胁与竞争强度五个维度，评估行业利润潜力与竞争格局，适用于进入新市场、企业战略定位和并购评估等场景。
swot-skill
SWOT 分析结构化思维工具，基于 Albert Humphrey、Mintzberg、Porter 等 10 个来源调研，提炼内外二分法、交叉策略矩阵、动态时间锚定、参与式共识构建、优先级驱动行动五项原理，并给出触发词、操作协议、误用检测与诚实边界。
interpret-raman-spectrum
系统解读拉曼光谱的技能：识别分子振动、应用拉曼选择规则、与红外数据互补比对，并整合偏振数据完成振动分析。适用于水溶液、密封容器、碳材料及无机矿物等样品。
planetscale-customer-report-template
这是一个用于生成 PlanetScale 最佳实践评估报告的 Claude 插件技能模板。它在完成数据库清单收集与相关审查技能之后，输出面向客户的最终评估报告。报告要求以纯 Markdown 呈现，包含范围、执行摘要、当前状态、建议表、需批准的变更集、未应用变更说明和证据附录等固定章节。报告强调以测量证据支撑每条建议，区分工具运行故障与数据库发现，并明确声明未应用任何变更，要求客户按变更 ID 逐项批准。该技能主要规定报告的结构、语气与证据引用规范，本身不修改数据库配置。
databases
数据库管理技能插件，绑定 database-management-agent，用于设计关系型与 NoSQL 数据库架构、优化慢查询、配置缓存与运维。覆盖 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis、Cassandra、Neo4j、Elasticsearch 等。
data-warehousing
面向商业智能的维度数据建模技能，讲解星型模式、事实表类型、缓慢变化维（SCD）及数据仓库架构，并提供维度表、事实表、日期维、桥接表、聚合表等 SQL 模板与测试、排错实践。
data-structures
该技能帮助学习者掌握数据结构的选择与实现，涵盖数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表、Trie 和图，并比较各结构在查找、插入、删除、遍历等操作上的复杂度与适用场景。
systems-computing
systems-computing 是一套计算机系统学习技能，覆盖数字逻辑、CPU、操作系统、网络、数据库与分布式系统，适合中级到进阶学习者按 domain 分主题理解现代计算机工作原理。
stl
面向 C++ 标准模板库（STL）的生产级学习技能，覆盖容器、算法、迭代器与工具，帮助开发者高效选择容器、正确使用算法并规避迭代器失效等常见问题。
ios-data
iOS 数据持久化技能，覆盖 SwiftData、Core Data、Keychain、CloudKit 与 UserDefaults，帮助在 iOS 应用中存储、同步并保护数据。
network-forensics
网络取证技能：使用 tcpdump、tshark/Wireshark、Zeek、ngrep、Suricata、Scapy 等工具分析流量抓包，用于安全事件调查、协议异常检测与数据外泄排查。
metadata-completeness-auditor
用于审计 SharePoint 文档库或列表元数据质量的技能：按必需列扫描每个条目，标记缺失、空白或占位值，并生成只读的彩色 HTML 仪表板，帮助团队定位并修复元数据缺口。
linkcontext
LinkContext 是一个用于摄入、去重、浏览和交叉引用 LinkedIn 数据的工具。它支持提取并保存 LinkedIn 的时间线帖子、通知、人脉、邀请、个人资料、公司页面等数据，并可通过 SQL 查询和 REST 写入实现跨上下文分析，如与 CRM 数据交叉引用或嵌入 Wiki 记录链接。需要 Python 3.11 或更高版本，默认连接本地服务器。
heatmap-interpreter
Heatmap Interpreter 是一个专注于解读点击、滚动与鼠标移动热力图的行为分析技能，用于发现用户体验摩擦、被错过的 CTA（行动号召）以及误导性可供性（false affordance）。它适用于解读会话数据或诊断页面转化问题，输出按“观察—行为解读—分级建议—后续研究”组织的分析报告，并强调多数据源交叉验证。
financial-analyst
financial-analyst 是一个已弃用的技能条目，原用于财务分析相关场景。根据现有资料，该技能已被迁移至 skillary 的现代化目录，并在 v4.1 版本中从原位置移除。当前资料未提供其具体功能、使用方式、适用场景或限制信息，仅确认其处于弃用状态。用户如需使用，应参考 skillary 中的新版目录，但具体入口与内容暂未提供。
auditing-endpoints
该技能用于对 PostHog 项目中的所有 Endpoint 做只读审计，找出从未调用、过期、失活的端点，以及失败的物化和无人使用的物化版本。它只报告不修改，深入排查单个端点性能需交棒给 diagnosing-endpoint-performance。
auditing-warehouse-data-health
该技能用于对 PostHog 项目的数据仓库管道进行整体健康审计，一次性找出所有已损坏或降级的管道项，涵盖数据源、同步 schema、物化视图、批量导出目标和转换。适合用户询问“我的仓库哪里坏了”“给我做一次健康检查”或接手新项目想了解继承现状时使用。它通过一次调用汇总五类问题：来源连接断开、同步失败或触及账单上限、物化视图失败、批量导出运行失败、转换被禁用或降级。审计属于只读操作，会按严重程度分组并给出建议修复顺序，还会在需要时提示下一步使用诊断或调优类技能。资料未提供价格、平台与具体收费信息。