kalshi-markets
用于访问 Kalshi 预测市场数据的独立脚本集合，可查询市场价格、订单簿、交易、事件与系列信息，适合需要获取预测市场行情数据的场景。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,421 个结果
pscale-database
PlanetScale CLI 的数据库与 keyspace 管理技能，覆盖数据库生命周期、外部 MySQL keyspace、区域、设置、迁移节流、PostgreSQL IP 限制等操作。
pscale-inspect
pscale inspect 是 PlanetScale CLI 的只读诊断命令，用临时凭据对数据库分支执行有界诊断查询，覆盖表/索引大小、扫描、锁、长查询、膨胀、autovacuum、复制等检查，适配 MySQL/Vitess、PostgreSQL 与 Neki。
pscale-sql
pscale sql 是 PlanetScale CLI 中用于对指定数据库分支执行单条 SQL 查询的命令，通过临时凭证连接，适合代理（agent）和脚本使用。它默认使用 reader 只读角色，支持以 JSON 等机器可读格式输出结果，也支持读取副本（--replica）、指定 keyspace 以及 PostgreSQL/Neki 目标。对于写操作，需要显式指定 writer、readwriter 或 admin 角色；包含 DELETE、DROP、TRUNCATE 的破坏性 SQL 会被拦截，除非用户明确批准并传入 --force。pscale sql 面向非交互式场景，交互式探索建议改用 pscale shell。
data-storytelling
将数据转化为叙事驱动的数据故事计划，并按目标产物生成对应作品。适用于数据叙事、scrollytelling、数据报告、分析结果可视化与说服性传播。
cian-connector
Cian Connector 是一个面向俄罗斯房地产网站 Cian（cian.ru）的数据读取技能，通过浏览器内 CDP 调用站点自身的 JSON 接口获取房源信息，不解析 HTML。它支持按交易类型（出售、长租、日租）、房产类型、地区、房间数、价格区间和面积筛选检索房源，每页 28 条；也可查询单个房源的价格、价格历史、户型、楼栋、地址、地铁、描述、浏览量和发布者等信息。该技能仅覆盖房地产，不参与跨店比价；地区需使用 Cian 数字 ID，内置莫斯科、圣彼得堡、莫斯科州和列宁格勒州四个已知区域，其他地区需自行从站点获取 ID。由于站点 WAF 会依据 IP 信誉拦截普通 HTTP 请求，因此只能在具备浏览器会话的环境中运行，需控制请求节奏并处理可能的 WAF 拦截或解析漂移。
citilink-connector
Citilink Connector 通过 Chrome 的 CDP 读取 Citilink 电子商品页面数据，支持按文本搜索和读取单品卡片，获取价格、原价与库存信息。适用于在本机 Chrome 中查询俄罗斯 Citilink 商城的商品数据。
megamarket-connector
通过运营商已登录的 Chrome（CDP）访问 Megamarket 内部移动 JSON API，用于按文本搜索商品目录或读取单品卡片（价格、原价、库存、评分）。属于 ru-marketplace-mcp 的 Megamarket 连接器技能。
ozon-connector
Ozon Connector 是面向 Ozon 市场的两层级数据连接器，用于获取商品详情、搜索、价格、评分与评论，并支持与 WB 比价。第一层以 curl_cffi 模拟 TLS 指纹处理多数请求，仅在 Cloudflare JS 挑战时退回第二层，通过操作者已登录的 Chrome DevTools 协议抓取。
vs-app-dataset-bind
该技能用于将数据集绑定到应用（对应命令 vs app dataset bind），并在绑定时推断和确认面向应用的字段配置。它会检查当前应用与数据集上下文，构建推断流程所需的 Dataset_Description、Data 与 Meaning 三类输入，复用 schema.prompt 中的 filter_infer_prompt、suggest_infer_prompt、index_infer_prompt 模板分别推断 FilterFields、SuggestFields 与 IndexFields，同时根据 schema、含义与样本值独立推断 ImageIndexFields 和 VideoIndexFields。绑定前须向用户逐组展示字段表格并交互确认，视频数据集还须满足 DefaultFieldStrategy 服务端硬性约束。绑定后需用 app dataset-config get 校验生效配置。
rag-knowledge
RAG 知识库技能，用于在 full-stack-ai-agent-template 项目中操作检索增强生成（RAG）知识库。支持文档摄取、语义搜索、集合管理，以及添加同步源/连接器（Google Drive、S3/MinIO）。RAG 栈位于 backend/app/services/rag/，包含摄取、向量存储、嵌入与连接器模块。检索能力以 search_knowledge_base 工具形式暴露给智能体，同时通过 CLI 和仪表盘供操作人员使用。摄取流程为解析→分块→嵌入→写入向量存储，重复摄取同一来源会更新内容。连接器可按计划保持集合与外部源同步，凭据使用 CHANNEL_ENCRYPTION_KEY（Fernet）加密存储。可通过环境变量调整分块大小/重叠与解析器，并支持 Cohere 或本地 CrossEncoder 重排序。
runway-calculator
用于计算公司真实现金跑道的技能：基于 Well 的 MCP 财务图谱，结合真实现金余额与滚动平均烧钱率，给出剩余月数与天数的可审计结果。
querying-well-data
指导如何正确查询 Well 工作区财务数据：先通过 MCP 工具发现 schema，再查询正确的根（root）。适用于询问发票、公司、交易、账本等问题时，避免猜测字段或从原始发票重建财务数据。
catalysis-hub-api
Catalysis Hub GraphQL API 的中文使用指南，用于查询多相催化领域的 DFT 计算反应能与活化能数据，可按表面组成、化学组成、年份等条件筛选反应与文献，无需认证。
clawbio-guide
ClawBio 是面向 OpenClaw 的生物信息学技能库，为常见基因组学与生物学分析任务提供预置技能，涵盖序列比对、变异检测、差异表达、通路分析等。每个技能将最佳实践的生信流程封装为对话式智能体能力，用户可通过自然语言调用复杂分析。安装方式为 openclaw plugins install @clawbio/clawbio，或在 openclaw.config.json 的 plugins 中加入 @clawbio/clawbio。可用技能包括 sequence-align（BWA/Bowtie2 比对）、variant-call（GATK/BCFtools 变异检测）、rna-seq（STAR + DESeq2 差异表达）、chip-seq（MACS2 + DiffBind 峰调用）、metagenomics（Kraken2 + Bracken 物种分类）、phylogenetics（IQ-TREE + RAxML 建树）、protein-structure（AlphaFold/ESMFold 结构预测）、pathway-analysis（GSEA + enrichR 基因集富集）。支持参考基因组、工具、资源与输出格式配置，并可通过 SKILL.md 模板开发自定义技能。
datacite-api
DataCite API 是 DataCite 提供的开放 REST 接口，用于解析数据集 DOI 并查询研究数据元数据。DataCite 是专注研究数据的全球 DOI 注册机构，为数据集、软件、样本、仪器等研究成果分配持久标识符，已注册超过 5000 万个 DOI。该 API 免费、开放、无需认证，返回符合 JSON:API 规范的 JSON 响应，支持过滤、分面和分页。核心端点包括：DOIs（搜索和检索数据集元数据）、单个 DOI 直接查询、Providers（数据仓储机构信息）、Clients（仓储详情）。元数据遵循 DataCite Metadata Schema，包含资源类型、资助引用、地理位置、相关标识符等字段。适用于研究数据发现、数据引用、FAIR 数据实践和仓储集成。
fred-api
FRED API 提供美国圣路易斯联邦储备银行经济数据数据库的编程访问，可获取超过 80 万个经济时间序列，用于经济建模、宏观预测与政策分析，需免费 API 密钥。
geospatial-viz-guide
Geospatial Visualization Guide 是一个面向研究出版的地理空间数据可视化技能，用于制作地图、等值线图（choropleth）和空间数据图表。它覆盖坐标参考系统、等值线图、点地图、Python 地理空间库以及学术论文制图最佳实践，并提供基于 GeoPandas、Matplotlib、Folium 的可复用代码示例，涉及矢量与栅格数据格式、数据与几何连接、比例符号点地图、交互式网页地图等。内容还给出投影选择、配色方案、地图必备要素、伦理注意事项以及免费数据源清单，帮助研究者为自己的研究成果生成规范、可发表的地图。
json-data-visualizer
JSON Crack（原 JSON Visio）可视化指南：将 JSON、YAML、XML、TOML、CSV 转为交互式节点图，便于查看嵌套结构与 API 响应模式。支持网页版、Docker 自托管和 React 组件嵌入。
jupyter-notebook-guide
面向科研场景的 Jupyter Notebook 使用技能，提供笔记本组织、可复现工作流、协作与科研计算基础设施集成的最佳实践，包含环境固定、版本控制、参数化执行和远程计算连接等方法。
nonparametric-tests-guide
该技能用于在数据不满足参数检验假设时，选择并应用非参数统计方法，覆盖两组或多组比较、配对数据与相关性分析，包含实现示例、报告模板与效应量指引。
numerical-methods-guide
一个用于科研与科学计算的数值方法技能，涵盖求根、数值积分、常微分方程求解、优化、插值与误差分析，并给出 Python 实现示例和方法选择建议。
plotly-interactive-guide
Plotly.py 是一个面向 Python 的交互式科学可视化库，支持从 pandas 与 NumPy 数据快速生成可缩放、可悬停的图表，并通过 Plotly Express、graph_objects 和 Dash 覆盖从快速出图到交互式仪表板的需求。
portfolio-optimization-guide
该技能面向投资组合优化的实现与研究，覆盖从经典均值-方差优化到现代稳健与因子方法的多种资产配置技术。内容包含 Markowitz 均值-方差优化、有效前沿计算、Black-Litterman 模型、风险平价（等风险贡献）、基于 Fama-French 五因子的组合构建，以及考虑交易成本的最优再平衡。技能以 Python 代码示例形式给出各方法的实现，涉及 numpy、scipy、statsmodels、pandas 等库，并列出 PyPortfolioOpt、riskfolio-lib、cvxpy、QuantLib 等工具与学术参考文献。