crawlberg
Crawlberg 是一个基于 Rust 的网页爬取与抓取工具，用 reqwest 获取静态 HTML，必要时回退到无头 Chrome，并通过内置 HTML→Markdown 引擎转换结果。可通过本地 CLI 或 MCP 服务器抓取单页、爬取站点、枚举 sitemap URL、驱动浏览器操作。
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
17,418 个结果
celebrity-filter
名人滤镜（Celebrity Filter）是一个把蒸馏来的人物 skill 作为「分析镜片」，与数据分析引擎串联，产出带有特定人物思维特色的分析报告的工具。输入为分析任务（数据加目标）和蒸馏 skill（人物视角），输出为经过该人物思维框架折射的分析报告。其核心是桥接「蒸馏 skill」与「数据分析」：将人物 skill 中的心智模型映射到数据分析维度，用人物的思维框架解读真实数据。它可与女娲（蒸馏产出人物 skill）和达尔文（优化人物 skill）配合使用，并支持与 data-scientist 等数据分析引擎集成。触发词包括：用 XX 视角分析、从 XX 角度看看、XX 会怎么看、用芒格的方式分析、名人滤镜等。
tech-hub-data
面向数据工程、数据治理与数据库运维的协调型 Data Lead 技能，负责调度数据工程师、数据治理专家与数据库管理员三类子技能，默认在流水线中加入质量门禁、目录登记与血缘追踪。
eml-fit
eml-fit 是一个基于命令行的确定性符号回归工具，用固定的基础函数库（witness library）对 CSV 数据进行拟合，同一 CSV 总是返回相同结果，并输出可机器判读的 JSON 结论。支持一元、仿射、二层复合与二元关系拟合。
databricks-to-zenml-migration
ZenML 官方技能，用于将 Databricks Workflows（Lakeflow Jobs）迁移为符合惯用法的 ZenML 流水线，涵盖作业定义与 notebook 代码分析、概念映射、分类翻译及生成可运行项目。
modelinfo-cli
modelinfo-cli 是用于查询、搜索、对比和排查 AI 模型元数据的命令行工具，可避免凭记忆猜测模型信息。支持查看单个模型、按提供商过滤、搜索、列出提供商与模型、对比两个模型，以及单独查看能力、价格和限制。
analysis-report
数据分析报告输出技能，用于业务周报、专项分析、A/B 测试结论与决策支持报告，强调结论先行、洞察解释原因并给出可行动建议，附完整报告模板与质量自检清单。
competition-cloud-metadata-path
面向 CTF 沙箱工作流的内部下游技能，用于梳理云元数据服务、实例身份、工作负载身份与链路本地访问路径，并证明元数据派生的身份如何被接受为特权。需先激活 ctf-sandbox-orchestrator。
competition-ssrf-metadata-pivot
面向 CTF 沙箱工作流的内部下游技能，用于分析 SSRF 可达性、内网路由探测、元数据服务访问与凭据横向移动，需在 ctf-sandbox-orchestrator 已激活后使用。
data-access
基于 Repository 模式与主流 ORM 的数据访问实现技能，覆盖 JPA/Hibernate、TypeORM、Prisma、Django ORM、SQLAlchemy、GORM、ActiveRecord、EF Core，专注防 N+1、事务管理与批量操作。
data-visualization
数据可视化与仪表盘设计技能，适用于图表选型、仪表盘布局与 BI 工具使用。该技能强调“先有问题再选图表”，主张简洁优先，避免 3D、彩虹色与动画，按受众决定复杂度：管理层看 KPI 大数字，分析师看明细交互；并强调对比是可视化之魂，需提供同比、环比、基线或目标线。技能提供图表选型表：趋势用折线图、对比用柱状图、占比用饼图（不超过 5 类）或堆叠柱状图、分布用直方图或箱线图、相关用散点图、漏斗用漏斗图、排名用水平条形图、地理用地图。工具方面覆盖 Metabase、Apache Superset、Grafana、Looker、Tableau、Power BI、ECharts、Recharts，并分别标注适合场景。适用场景包括业务仪表盘设计、图表选型、报告配图与实时监控面板。配套模板为 templates/dashboard-template.md 仪表盘设计模板，并提供质量自检清单与常见坑提示。
metric-design
指标体系设计技能，用于从业务目标出发搭建北极星指标、AARRR海盗模型、漏斗指标与GSM框架，输出可量化、可追踪、可行动的指标定义与埋点需求。
query-review
SQL 审查与查询优化技能，用于审查后端提交的 SQL 或 ORM 查询、分析慢查询、超时及 CPU/IO 异常，并给出查询重写或索引建议。融合 EXPLAIN 解读、ESR 反推与 ORM 陷阱识别，覆盖全表扫描、N+1、OFFSET 深分页、文件排序、模糊搜索、COUNT(*) 慢、JSON 字段查询、大事务锁等待等常见问题。强调先看执行计划再改 SQL 或索引，区分查询重写与索引变更，关注调用频率与单次成本，并评估写入退化。
sql-analysis
SQL 数据分析技能，用于业务指标查询、漏斗分析、留存计算、同比环比、窗口函数与 CTE 递归等场景，强调先明确问题、用 CTE 分步、注意时区与日期边界、排除测试数据并关注大表性能。
database
用于在 Milvus 中创建、列出、描述或删除数据库的 Zilliz CLI 技能。创建、描述、删除仅支持 Dedicated 集群，列出操作适用于所有集群类型。
external-collection
external-collection 技能用于触发、描述或列出外部集合（数据来自 Vector Lake 等外部数据源、元数据与索引位于 Milvus 的集合）的刷新任务，通过 zilliz CLI 的 refresh 操作的 trigger、describe、list 三个动作完成外部数据同步。
import
用于通过 Zilliz Cloud 导入任务将批量数据导入 Milvus 集合，或管理导入阶段（stage，即预上传文件的托管句柄）的工具，属于 zilliz CLI 技能。
partition
Zilliz CLI 的分区管理技能，用于在 Milvus 集合中创建、列出、加载、释放或删除分区。适合需要对集合数据做更精细组织、按分区进行针对性搜索的场景。
docs-data-type-ref
ZIO 技能库中的技能，用于为 ZIO 库中的特定数据类型撰写参考文档页面。当用户要求记录某个数据类型或编写 API 参考时使用，内容覆盖研究方法、结构与写作步骤。
bad-debt-risk
该技能用于识别最可能被核销的逾期发票，并在仍可挽回时给出风险评分与建议。需配合Zoho Billing的坏账、账龄、支付失败和催收报告使用，仅作提示，不创建贷项通知单或执行核销。
business-health-orchestrator
面向 Zoho Billing 的业务健康编排技能：并行运行销售、回款、订阅增长三项分析，交叉综合洞察，生成 Markdown 报告与内嵌可视化看板，并附一段聊天摘要。仅建议、不写入任何数据。
cancel-reason-classifier
将用户取消订阅的原始文本按 YAML 分类表匹配为规范原因分桶，纯关键词、确定性、零 LLM 消耗，可重复运行，并输出分类后的 cohort 文件。
churn-breakdown
Churn Breakdown 是 Zoho Billing AI 的技能，用于将客户流失（churn）拆解为主动流失（客户主动离开）与被动流失（付款失败），并识别哪些套餐和产品正在造成损失。该技能并行调用 Zoho Billing 的多项流失报告接口，包括总流失拆分、主动流失趋势与明细、被动流失趋势与明细、重试后流失、按产品的取消报告，并输出流失构成、流失最多的套餐、团队责任归属建议与健康度判断。适用场景为订阅制业务的流失分析与责任分流。
churn-cohort-builder
用于从 Zoho Billing 报表构建留存队列的技能：区分预流失（不再续订）与近期已流失订阅，并规范化取消原因、LTV、LTD、套餐与 MRR 等字段。