dashboard-domain-specification
这是一个用于仪表盘项目的领域规格说明模板技能，帮助团队以结构化方式定义仪表盘的详细规格。它覆盖仪表盘目标、面板需求、数据源和接口等关键内容，通过分步骤的指引确保规格的清晰与完整。使用者可以按步骤明确仪表盘用途，逐一列出面板并说明标题、目的、数据来源和刷新频率，详细描述每个数据源的类型、端点、认证方式和数据格式，并定义用户界面与程序化接口。技能还提供面板和数据源的示例配置，以及模块化、命名一致性和文档维护等最佳实践建议。
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
prioritize-context-data
用于约束智能体优先检查并使用任务上下文中提供的参考文件（CSV、XLSX、PDF、TXT 等）作为数据来源，避免在存在附件的情况下编造数据或进行不必要的网络搜索。
aleph
Aleph 是一个用于大型本地数据的外部记忆工作流。它通过将完整上下文排除在提示词之外，只返回聚焦片段或紧凑的派生结果，帮助处理大型仓库或单个大文件。该插件集成了 Aleph MCP 启动器、/aleph 技能、aleph-expert 智能体和安装检查钩子，并假定 aleph 可执行文件已安装且在 PATH 中可用。工作流包括加载、定向、计算、递归和收敛五个阶段，支持按深度调用以实现分片、递归或深度递归分析。适用于代码库分析、日志检查等需要高效处理大数据的场景，但限制包括需预先安装 aleph、不能直接将 get_variable("ctx") 用于插件工作流等。
huawei-cloud-cloudrobo-data-pipeline
华为云 CloudRobo 数据管线编排技能，用于根据自然语言需求创建或修订自定义 CloudRobo 数据管线，生成经过校验的 pipeline.yaml 草稿。该技能支持内置仿真/遥操数据处理模板、引导式自定义管线创建与修订、执行用户提供的 pipeline.yaml、复用已有处理后数据，以及打开本地 Web 监控页面。管线编排通过 CLI 命令完成，可选 Web 后端使用 Python SDK 进行平台查询。本地编写仅需 Python 3.9+，无需云认证；解析真实平台元数据或执行管线时，需要安装并认证 cloudrobo CLI、设置 workspace_id、准备原始数据、具备可用配额资源池、已发布所需算子以及相应 IAM 权限。数据上传/导入通过资产中心技能完成，使用 cloudrobo asset 命令。
huawei-cloud-cloudrobo-train-metrics
该技能用于将 ocms（Octopus Metrics Summary）库集成到任意 PyTorch 训练脚本中，把损失、学习率、耗时、评估分数等训练指标上报到华为 Octopus 平台。它提供一个与训练框架无关的 OcmsRecorder 记录器模块，并附带针对自定义 PyTorch 循环、HuggingFace Trainer、PyTorch Lightning、Accelerate、MMEngine 和共享基类的集成模式。ocms 是 Octopus 平台的专有包，不在 PyPI 上，只能通过官方课程 README 中的限时签名链接获取；当环境中没有 ocms 时，记录器会优雅降级，不影响训练。集成后可用脚本自检并校验指标文件。
debugging-analytics-tracking
用于排查“埋点看似触发但仪表盘无数据”的静默失败问题，例如控制台有事件日志、Network 面板却看不到请求，或接口只返回通用错误。基于 hubeiqiao/skills 的公开说明整理。
geospatial-converter
统一处理地理空间坐标与文件格式转换：在 WGS84、GCJ02（高德/腾讯）和 BD09（百度）之间转换经纬度；把含 X/Y/Z 坐标的 XLSX、CSV 或 TSV 表格生成 Point/PointZ Shapefile；把 Shapefile 导出为 DXF 或 DWG，并通过 ODA 回转审计验证可交付；还可将截图叠加到 KML 面生成 KMZ。
green-power-direct-connection
绿电直连（新能源就近消纳）项目申报方案的编写参考技能，提供申报大纲框架、政策与资料来源、各章插图角度及可运行的参考作图脚本，并给出目录结构与工作原则。
hyperportal
hyperportal 是一个用于构建和运营受控披露门户的工具，以 @hypersocial/hyperportal npm 包形式提供，包含可部署的 Next.js 模板与脚手架 CLI，适用于数据室、融资室、租房申请门户、签证/绿卡证据材料等场景。
equity-research-analyst
这是一个面向机构风格股票研究的技能，依据用户请求生成研究报告等交付物。它依赖托管的 tradingview_* MCP 工具获取结构化数据，具体研究交付物包括首次覆盖报告、财报分析、财报前瞻、催化剂日历、晨报、行业概览、投资论点跟踪、模型更新和选股思路等。使用时需先匹配九个工作流之一，按流程读取对应参考文件；数据引用要求标注来源和抓取日期，缺失字段以 N/A 表示，不可编造。
sector-analysis
基于叙事与政策/主题驱动的板块分析技能，用于梳理“为什么是这个板块”，并按价值链映射、核心节点识别到企业筛选的流程，产出板块分析报告与投资标的优先级。
aikey-concentration
AI KEY·大客户会不会跑：客户与收入集中度体检。针对2B非技术业务负责人/老板，帮助判断生意中有多少钱攥在极少数客户、渠道或产品手里。通过输入近12个月按客户排序的收入清单、每月固定支出、客户来源和主要产品，计算TOP1/TOP3/TOP5占比，以及失去最大客户后的生存跑道。同时检查大客户流失前兆，输出风险清单和禁止动作清单（如不主动涨价、不推新品、不换对接人）。强调集中度高本身不是病，需同时满足无替代、无预案才危险；并提醒渠道集中和产品集中同样致命。触发方式：/aikey-concentration、/大客户风险、/集中度等。
aikey-revenue
AI KEY·这个月钱去哪了 ——营收异动归因。该技能专注于回答一个问题：钱的变化是从哪来的。它通过将营收拆解为客户数、每个客户买多少、单价三个因子，帮助用户识别营收变化的主因，避免因误判而采取相反的措施。同时，它能识别“静默侵蚀”——每月小幅下跌但累计致命的趋势。适用于自己拍板的生意负责人，不要求有系统，输出直接给出判断和动作，零术语。
list-crawl-reports
本技能用于列出本地保存的抓取快照及其精简元数据，不加载完整证据，便于挑选稳定的报告 id 用于后续分析、对比或跟进。
iblai-marketing-analytics-tracking
用于规划、搭建、改进或审计营销与产品分析埋点的技能，强调为决策而追踪而非堆砌虚荣事件。涵盖追踪计划、事件命名、GA4/GTM 实现、UTM 规范、调试验证与隐私合规。
sqlanvil-engineering-fundamentals
面向 sqlanvil（Dataform 的 PostgreSQL/Supabase 分支）数据项目的工程规范技能，说明 .sqlx 模型、workflow_settings.yaml、.df-credentials.json 的写法，以及从 Dataform/BigQuery 迁移到 Postgres 时的关键差异与常见错误。
ia-pinescript
面向 TradingView Pine Script v6 的开发技能，涵盖语法规则、性能优化、错误诊断、回测与可视化。适用于编写指标、策略脚本时参考，强调先查最新文档再实现，并给出平台限制与常见错误提示。
meno-meno
meno-meno 是一个用于对比意大利市场公用事业与电信运营商报价的技能（Skill），覆盖电（luce）、气（gas）、移动（mobile）和固网（fisso）四类商品。它把各注册运营商公开发布的数据聚合为中性格式（Markdown、CSV、JSON），便于分析、按排名层级排序或导出。输出包含 EUR/kWh、EUR/Smc 与固定费用等指标。该技能不需要用户的消费画像。可通过 Claude Code 提示词以「Skill name: meno-meno」方式调用，默认在同一条消息中同时输出三种格式，也支持仅输出其中一种。除主命令外还有 doctor 子命令，对所有已注册爬虫做健康检查，输出每位运营商一行的 Markdown 表格，报告 HTTP 状态、解析出的报价数量、解析失败以及与上次已知运行的漂移。当前 24 家运营商中仅 enel 为 live，其余标记为未注册爬虫（属 v1 正常行为）。支持 --operatore、--commodity、--fixture、--live、--format、--filter 等参数，其中 --filter 为商品感知的数值约束，可重复使用并支持别名。
agent-reach
Agent-Reach 是一个面向 AI 编程智能体的通用公开情报检索架构，可在无需付费 API 订阅的情况下，跨 13 个以上平台搜索、阅读并提取技术见解与公开讨论。它覆盖开发者与开源社区（如 GitHub 的 Issues、PR 讨论、仓库星标、提交活跃度、发布说明、Fork）、技术论坛（如 Reddit 的 r/programming、r/MachineLearning、r/webdev 等子版块讨论、情绪与调试方案）、Twitter/X（开发者公告、AI 发布线程、技术讨论、生态更新），以及多媒体知识来源（YouTube 字幕、技术讲解、会议演讲，借助 yt-dlp / Jina reader；Bilibili、小红书、抖音上的国际开发趋势与开源演示）。其使用协议强调意图锚定：当被问及现代库的 bug、最新基准或开发者情绪时，优先从 GitHub / Reddit / Twitter 拉取近期讨论；同时进行噪声过滤，剔除垃圾信息并提取可操作的技术信号（代码片段、错误日志、用户变通方案）；并要求在发现结果中始终标注平台来源与时间戳。
dataviz
dataviz 是一项用于创建数据可视化、图表、图形、统计磁贴或分析仪表板的方法型技能。它把“让它好看”转化为一套可执行、带校验的流程：先按数据任务选择图形形式，再按用途分配颜色，然后用脚本校验调色板，最后应用标记规范、悬停交互与无障碍检查。该方法与具体设计系统无关，只通过有限参数（色阶、分类色序、发散色对、状态色、纹理、表面色、筛选组件）接入不同品牌。资料强调颜色部分可计算，应运行 scripts/validate_palette.js 检查色盲安全性，而不是凭感觉判断。
ai-data-remediation
AI Data Remediation 是一个面向关键任务数据管道的自愈式修复层，用于拦截损坏或异常数据、按语义聚类模式家族，并通过本地或沙箱化语言模型生成确定性修复逻辑，保证零数据丢失。其核心原则是让 AI 生成可验证的转换逻辑，而非直接改动生产数据。主要机制包括：异常缓冲隔离、向量嵌入相似度聚类压缩、受限提示生成纯 Python lambda、AST 静态校验与受限环境执行、以及输入等于成功加隔离的严格对账审计。低置信度或未通过校验的记录进入带完整血缘的隔离表供人工复核。
ml-best-practices
ml-best-practices 是一套面向统计机器学习工程实践的规范化技能，覆盖探索性数据分析、特征工程、模型训练与统计性能验证。其核心原则是：所有模型结论必须建立在无泄漏的数据划分、双模型基线和统计置信区间之上。该技能强调在拟合任何缩放器、编码器或变换器之前先划分训练、验证与测试集，明确量化缺失值频率并记录处理依据，至少训练两个不同候选模型族并对照朴素基线，对 F1、AUC、RMSE 等关键指标报告 95% bootstrap 置信区间，并要求每个代码单元配合分析性 Markdown 单元说明发现、权衡与结论。适用场景为表格数据的分类、回归、聚类与时间序列预测研究。
crosstech-core-ifc-schema-bridge
用于在不同 AEC 工具之间映射 IFC 实体的技能包，覆盖 IfcOpenShell、web-ifc、Blender/Bonsai、FreeCAD、Speckle 与 Three.js，提供实体层级、映射规则、数据丢失矩阵及跨工具读写要点。
crosstech-errors-conversion
用于排查 IFC 数据转换失败或结果异常的技能，按症状分类定位缺失几何、属性丢失、关系断裂、模式版本不匹配、编码、大文件内存与部分转换等问题，并给出对应检查与修复思路。