rnaseq-analysis
用于批量 RNA-seq 计数数据的 DESeq2 差异表达分析技能，指导建立分析目录、质控、建模、结果提取、基因注释与富集分析，并强调基因计数追踪与逐步文档记录。
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,418 个结果
x2c-real-dashboard
通过 Open API 查询 X2C 个人仪表盘的实时数据，包括 KPI、收益趋势、各平台播放量、最近交易和赚钱作品列表。脚本位于 {baseDir}/scripts/，从环境变量读取 X2C_API_KEY。
data-chart
将实测数据渲染为编辑式博客图表风格静态图的 AI 技能，支持折线、柱状、散点、点阵图。主产物为保留文字的 SVG，并强制输出 PNG 预览。
qdrant-horizontal-scaling
该技能用于诊断并指导 Qdrant 的水平扩展决策。当用户提出「垂直扩展还是水平扩展？」「需要多少节点？」「需要多少分片？」「如何添加节点？」等问题时使用。内容涵盖垂直优先的策略、最基础的分布式配置（3 节点、3 分片、replication_factor 为 2）、分片数量选择建议、重新分片的适用场景与限制，以及应当避免的常见错误做法。
qdrant-indexing-performance-optimization
诊断并修复 Qdrant 索引与数据写入过慢的问题，涵盖上传慢、优化器卡住、HNSW 构建耗时过长及额外负载索引过慢等场景，给出客户端与服务端的排查与调优方向。
qdrant-scaling-data-volume
指导 Qdrant 数据量扩展决策的技能，适用于数据无法放入单节点、数据过多、需要更多存储或需在垂直与水平扩展间抉择的场景。
qdrant-scaling-qps
Qdrant 查询吞吐量（QPS）扩展指南，用于提升每秒查询数、增加吞吐或在批量查询场景下优化性能，涵盖段配置、量化、批量搜索、更新负载控制、读副本水平扩展及磁盘 IO 瓶颈处理。
qdrant-scaling-query-volume
qdrant-scaling-query-volume 是面向 Qdrant 向量数据库的查询规模扩展指南技能，用于在分片与自动分片场景下处理大 limit、分页、scroll 性能等查询问题。当查询的 limit 很大（例如 1000）并且存在多个分片（例如 10 个）时，朴素实现会让每个分片都返回完整的 1000 条结果，合计传输并合并 10000 个打分点，造成浪费，因为数据在自动分片中是随机分布的。该技能的核心思路是：不向每个分片索取完整 limit，而是根据泊松分布统计为每个分片计算一个更小的 limit，再进行合并。这一做法安全的前提是自动分片保证数据随机且独立分布。其生效条件包括：分片数大于 1；正在使用自动分片（所有被查询的分片共享同一 shard key）；请求的 limit 加 offset 达到或超过 SHARD_QUERY_SUBSAMPLING_LIMIT（128）；且查询不是精确查询。主要权衡是：用极小概率的结果略微不完整，换取跨分片数据传输的大幅减少，尤其适用于跨多个分片的高 limit 查询。1.2 倍安全系数与 99.9% 泊松阈值使错误率保持极低，与 HNSW 等近似向量索引本身引入的误差相当。
qdrant-search-quality-diagnosis
用于诊断 Qdrant 搜索质量问题的技能，当出现“结果不好”“结果不相关”“缺少匹配”等召回问题时使用。它指导先建立基线，用精确 KNN 对比近似 HNSW，区分模型问题与索引调优问题。
qdrant-search-speed-optimization
针对 Qdrant 向量搜索变慢的诊断与优化技能，用于排查单次查询高延迟、QPS 不足、过滤检索慢及优化器占用资源等问题，给出 HNSW 参数、量化、分段数量、副本、负载索引等调整建议。
csp-bypass-advanced
面向安全测试的 CSP 绕过高级技巧参考，覆盖各指令的绕过思路、nonce/hash 滥用、受信 CDN 利用、CSP 下的数据外带与框架特定绕过，用于在 XSS 或数据外发被 CSP 拦截时查找策略弱点。
nosql-injection
NoSQL 注入攻击手册，覆盖 MongoDB 操作符注入、认证绕过、盲注提取、聚合管道注入及 Redis/CouchDB 特定攻击，适用于后端使用 JSON 查询对象、灵活搜索过滤器或查询 DSL 的场景。
ntlm-relay-coercion
NTLM 中继与认证强制攻击手册，用于捕获并中继 NTLM 认证，通过 SMB、LDAP、HTTP 或 MSSQL 中继提权。涵盖签名要求、Responder 投毒、mitm6、跨协议中继、WebDAV 强制及主要强制方法。
waf-bypass-techniques
该技能提供 WAF 绕过方法论与通用规避技术，用于注入载荷（SQLi、XSS、RCE）被 Web 应用防火墙拦截时构造绕过方案。内容覆盖 WAF 识别、编码绕过、协议滥用、HTTP/2、参数污染及决策树，并附带产品专属绕过参考。
book-analysis
Book Analysis 是一个用于深度学习一本书的技能：输入书名后，通过并行子代理采集章节结构、背景要点、问题影响、解决方案、术语索引、延伸阅读六个维度，交叉分析后输出 Markdown 深度学习笔记。触发词包括“分析XX这本书”“学习XX”“读书笔记XX”“book analysis”。
db-schema-from-requirements
该技能用于把需求输入整理为可落地的数据库 schema 方案，面向 Go + Ent 与 sphere-layout 仓库，强调可执行性与可审查性，覆盖实体抽取、字段与空值策略、ID 策略、关系与索引设计，并给出生成链路影响与变更后命令清单。
streamling-advanced-plugins
streamling 高级插件技能，介绍在单个 cdylib 中注册三类额外组件——预处理器、DataFusion 标量 UDF、旁路输出，并支持六种组件混合注册，另含低层手动 FFI 逃生通道。前置技能为 streamling-plugin-basics。
streamling-sink-plugin
streamling SinkPlugin 实现指南：介绍 sink 插件如何消费管道末端的 RecordBatch 并写入数据库、队列、对象存储或 webhook，涵盖惰性客户端初始化、空批次守卫、NDJSON 序列化、分批重试与 checkpoint 精确一次语义。
streamling-source-plugin
streamling-source-plugin 是 streamling 流水线中实现 SourcePlugin 的技能指南，说明如何在 Rust 中定义源插件的输出模式与 _gs_op 列、generate_batch 拉取契约、检查点与状态后端恢复、背压与优雅关闭等要点，面向需要为 streamling 编写数据源插件、接入可恢复分页或快照加增量数据流的开发者。
data-visualization
这是一个关于数据可视化的技能，提供图表选择、色彩理论与标注最佳实践。内容涵盖柱状图、折线图、散点图、热力图等图表类型，坐标轴规则，以及通过 inference.sh CLI（belt）生成图表的示例。该技能强调避免使用饼图、柱状图 Y 轴从 0 开始、限制颜色数量、使用洞察式标题等设计原则，并给出折线图、水平柱状图、KPI 卡片、热力图、深色模式图表等代码配方，以及常见错误清单。
bigquery-ai-ml
用于 BigQuery AI 与机器学习查询的技能，基于标准 SQL 调用 AI.* 函数。它规定代理优先使用该技能（通过 execute_sql()）而非专用工具，并强制在生成 SQL 前先读取对应的参考文件，避免猜测语法与路径。
alphaearth_foundations_change_detection
在 Google Earth Engine 中使用 AlphaEarth Foundations 卫星嵌入（GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL）进行变化检测的技能，通过余弦相似度（点积）比较不同年份的嵌入向量，识别并矢量化地表变化区域。
autoctx-bootstrap
autoctx-bootstrap 是数据库上下文增强项目中的引导技能，用于从数据库模式推导关键信息并生成初始 ContextSet（模板与分面）文件。
autoctx-dataset-generation
autoctx-dataset-generation 是来自 googlecloudplatform/db-context-enrichment 的技能，用于生成和扩展自然语言问题（NLQ）与 SQL 配对的评测数据集，支持从文件或单个配对作为种子，校验 SQL 并按标准 JSON 格式保存。