crosstech-impl-ifc-erpnext-costing
用于从IFC模型提取工程量并在ERPNext中创建成本估算的技能，重点防止将IFC工程量错误映射到ERPNext物料与BOM的常见错误。
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
crosstech-impl-ifc-to-threejs
用于将IFC模型加载到Three.js场景进行网页BIM可视化的技能，重点避免在Three.js场景图中丢失IFC元数据的常见错误，并说明两种实现路径与关键注意事项。
drawio-impl-csv-import
用于从 CSV/表格数据生成 Draw.io 图表的技能，规范指令行、连接、条件样式与自动布局的写法，避免缺少指令行或列引用错误等常见问题。
drawio-impl-er-diagrams
用于在 Draw.io 中生成实体关系图、数据库模式与数据模型的技能，强制使用鸦爪记号、实体表格结构与主外键视觉约定，避免用普通箭头代替 ER 专用标记。
drawio-syntax-metadata
Draw.io 元数据语法技能，讲解多页图表、图层、自定义属性、文件级变量、占位符替换、提示与链接、MathJax/LaTeX 渲染等单元格之外的 XML 结构规则，帮助避免嵌套 diagram、重复 ID 等常见错误。
nextcloud-errors-database
Nextcloud 数据库错误诊断参考，覆盖迁移、查询构建器、实体映射、Oracle 约束、Galera 集群、索引与事务等常见问题，给出症状、成因与修复方式，帮助开发者避免跨数据库兼容性陷阱。
investoday-finance-data
今日投资数据市场提供的金融数据接口技能，覆盖A股、港股、基金、指数、宏观经济等180+个接口，可用于查询行情、财务报表、公告、研报评级、基金净值、宏观指标，以及股票代码与名称互转、量化分析和投研报告等场景。
investoday-stock-market-broadcast
基于今日投资金融数据接口的A股盘面播报技能，聚焦涨跌分布、指数表现、热点主线与盘中阶段解读，输出口播化、结构化的行情播报，适用于早盘、午盘、盘中及收盘后总结。
download-osmo-evaluation-output
用于把 Isaac Lab-Arena 的 OSMO 工作流输出（评测结果、视频、HDF5 演示数据）通过 osmo data download 下载到本地文件夹。适用于用户提供 OSMO 工作流名称并需要获取其结果数据的场景。
create-table
用于把已有 SQL 接入 The Nomad Data Stack 各数据层（ODS/DIM/DWD/ADS），支持添加新表、接入数据源和配置数据层，涵盖配置 sources、table_dependencies 及创建 migration 文件。
generate-publication-plots
用于在 R 中生成符合期刊要求的出版级图表，基于 ggplot2 等可视化库，支持 PDF、PNG、SVG、TIFF 多种导出格式，并提供 Nature、Science、PLOS ONE、IEEE 等期刊的尺寸、分辨率与字体规范。
run-r-analysis
该技能用于在已有 R 项目中执行 R 脚本、RMarkdown 与 Quarto 文档，支持参数化分析，并捕获控制台结果、图表、表格与渲染报告后返回。
twstock-heatmap
用于抓取 nStock.tw 台湾股市热力图截图并分析跌幅最大个股的技能。支持上市与上柜电子、半导体等板块，可生成 PNG 截图、HTML 查看页和 JSON 结果，AI 分析需 GitHub Token。
weather
无需 API 认证即可从公开天气服务获取实时天气数据与预报的技能，支持文本查询和结构化 JSON 查询两种方式。
databricks-cost-leak-hunter
Databricks 工作区成本泄漏审计技能，通过账单系统表与自定义 MCP 工具检测闲置集群、作业用错计算类型、超配集群与 Photon 溢价，并用确定性脚本生成按美元排序的 FinOps 修复报告。
databricks-cost-leak-hunter
用于审计 Databricks 工作区成本泄漏的技能：检测闲置集群、错误 SKU 作业、过度配置集群与 Photon 溢价，按月度美元影响排序并生成面向 CFO 的 FinOps 修复报告。
apify-performance-tuning
该技能用于优化 Apify Actor 的性能，涵盖爬取速度、内存占用、并发设置与代理轮换。适用于 Actor 运行缓慢、内存消耗过高或被目标站点拦截的场景。核心方法为可重复的循环：先测量基线，再逐项调整单一变量并重新测量。最高收益的调整通常是爬虫选择——对非 JavaScript 页面用 CheerioCrawler 替代浏览器爬虫可带来 5-10 倍提速。技能提供六步流程，包括基线测量、爬虫选择、并发调优、内存优化、内存分配合理化和代理轮换，并附带代码示例与监控方法。
apify-sdk-patterns
该技能提供 Apify SDK 与 apify-client 在 TypeScript 下的生产级使用模式，适用于构建 Actor、管理数据集与键值存储、配置代理以及封装类型化客户端。内容涵盖 Crawlee 爬虫选择、Actor 生命周期与错误处理、数据集与键值存储操作、代理分层配置、多页面路由和远程调用安全包装等八种模式，并附带两个可运行的端到端示例。使用前需安装 apify-client 或 apify + crawlee，并在环境变量中设置 APIFY_TOKEN。
attio-performance-tuning
这是一个用于分析和优化 Attio 集成性能的技能，聚焦于从实测证据出发改善查询延迟与吞吐量。它关注查询形态、分页方式、并发、重试与缓存等可度量因素，强调在保留正确性、可审计性与数据新鲜度的前提下定位瓶颈，而非承诺统一的延迟目标。该技能要求先具备按端点和操作划分的延迟分布、队列深度与并发指标、429 限流与重试指标、代表性过滤与排序条件，以及同步字段的正确性基线。执行流程包括测量 p50、p95、失败率、429 率、队列年龄与重试放大情况，按端点、方法、过滤与排序形态、页大小和工作区进行分段，验证分页器是否符合端点契约并避免重复拉取，再对简化过滤、降低并发、有界缓存、变更检测或 webhook 辅助等假设排序，最后单变量变更并在相同负载下对比、必要时回滚。
bamboohr-reference-architecture
用于设计多租户 BambooHR 连接器的参考架构技能，明确认证、数据摄取、Webhook、队列、存储、目标投递、对账与审计边界，适用于需要将 HR 数据面与控制面独立治理的集成设计场景。
clade-data-handling
面向 Claude API 开发的数据处理技能，涵盖 200K 上下文窗口管理、对话裁剪、发送前 PII 脱敏以及数据保留配置，适用于处理用户对话或文档的应用。
coreweave-data-handling
面向 CoreWeave GPU 云工作负载的数据处理技能，用于在持久存储上管理训练数据集、模型权重与检查点，涵盖加密 PVC、校验和验证、按区域导出限制、RBAC 与审计日志等合规要求。社区贡献，与 CoreWeave 公司无关。
fathom-sdk-patterns
用于构建生产级 Fathom API 客户端的技能，提供 Python 与 TypeScript 两种实现模式，强调凭证隔离、幂等、脱敏与可回滚的 SDK 边界设计。
file-to-code
file-to-code 是一个根据文件规格生成生产级代码的技能，可读取 CSV、JSON Schema、SQL DDL、protobuf、OpenAPI 或纯文本需求文档，自动生成类型定义、校验逻辑、API 端点、数据处理管道与测试。