ml-adoption-playbook
这是一个面向 AI 智能体与软件工程师的方法论技能，用于在已有的非机器学习代码库中引入机器学习算法。它覆盖从问题界定、数据就绪、架构集成与解耦、模型实现与训练，到交接给 MLOps 的端到端流程，强调先用简单启发式验证、定义业务指标与错误预算、建立数据契约与防数据泄漏，并通过 API 边界、回退机制和特性开关将模型与核心业务逻辑解耦，最后以可复现方式训练基线模型并纳入 CI/CD 评估。
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,421 个结果
mysql-patterns
MySQL Patterns 是一个面向生产后端开发的技能，聚焦 MySQL 与 MariaDB 的数据库模式设计、查询、索引、事务、复制与连接池实践。它适用于设计表结构与索引、审查大表迁移、排查慢查询与死锁、实现键集分页与 upsert、配置连接池与只读副本等场景。该技能强调先确认引擎与版本，因为 MySQL 与 MariaDB 在若干 SQL 细节上已出现分歧，例如 ON DUPLICATE KEY UPDATE 中 VALUES(col) 与行别名的用法差异。内容涵盖模式默认值、复合索引顺序、EXPLAIN 诊断、JSON 生成列、全文检索、短事务与锁顺序、SKIP LOCKED 队列领取、连接池回收、慢日志、复制延迟与安全最小权限等，并列出常见反模式及更安全的替代做法。
postgres-patterns
PostgreSQL 数据库模式参考，涵盖查询优化、模式设计、索引与安全，基于 Supabase 最佳实践。适用于编写 SQL 查询或迁移、设计数据库模式、排查慢查询、实现行级安全（RLS）以及配置连接池等场景。提供索引速查表（B-tree、复合、GIN、BRIN 等）、数据类型速查（ID、字符串、时间戳、金额、布尔）、常见模式（复合索引顺序、覆盖索引、部分索引、RLS 策略、UPSERT、游标分页、队列处理）、反模式检测 SQL（未索引外键、慢查询、表膨胀）以及配置模板（连接限制、超时、监控、安全默认值）。
prediction-market-oracle-research
该技能用于将预测市场作为数据源、预测输入、类预言机信号或决策智能层进行研究。它提供一套研究流程与护栏：不把市场价格当作客观事实，不提供投资建议或交易推荐，区分场所机制、流动性、激励与结算规则同隐含信号的关系，并指出操纵、流动性不足、市场过时和结果模糊等风险。适用于产品、智能体、仪表盘和企业决策情报等场景，输出包含决策背景、市场来源、信号质量、对比来源、集成建议与注意事项。
recsys-pipeline-architect
recsys-pipeline-architect 是一个用于构建可组合推荐、排序与信息流管道的规范与脚手架技能。它实现了由 xAI 开源 For You 算法推广的六阶段模式：Source（来源）→ Hydrator（补全）→ Filter（过滤）→ Scorer（打分）→ Selector（选择）→ SideEffect（副作用）。该技能是对该模式的独立重实现（MIT 许可），未复制原始代码。适用于需要为用户或上下文挑选“前 K 个条目”的系统，例如推荐系统、信息流算法、排序管道、候选管道、内容推荐器、RAG 检索重排等。它不涉及模型架构设计、纯 ML 训练管道或已部署管道的运维监控。技能会引导用户澄清用例、识别候选来源、列出补全与过滤需求、设计打分链、选择器与副作用，并在用户的技术栈（TypeScript / Go / Python）中生成可运行的脚手架。
redis-patterns
Redis 数据结构模式与生产环境最佳实践参考技能，涵盖缓存策略、分布式锁、限流、发布订阅、Streams 消息队列以及连接管理。面向需要在后端应用中正确使用 Redis 的开发者，提供 cache-aside、写穿透、缓存失效、会话存储、固定窗口与滑动窗口限流、分布式锁、键命名与 TTL 策略、连接池、集群与哨兵配置、淘汰策略、反模式规避以及缓存击穿预防等具体实现示例。
regex-vs-llm-structured-text
这是一个关于结构化文本解析的技术决策框架，核心思路是先使用正则表达式处理大部分（约95%-98%）有重复模式的文本，仅将正则难以覆盖的边缘情况交给大语言模型（LLM）验证。它给出了从正则解析、置信度打分到 LLM 校验的混合流水线架构，并提供 Python 代码示例，适用于试卷题目、表单、发票、收据、表格等重复性结构化文本的提取场景。相比全部交给 LLM 处理，该方案可显著降低成本，作者提供的生产实例中节省约 95% 费用。
uspto-database
USPTO Database 是一个面向美国专利与商标官方记录查询的工作流技能，用于检索授权专利、申请公开、申请状态、商标状态、转让记录等。它强调优先使用 USPTO 官方或官方支持的接口，如 Open Data Portal、Patent File Wrapper、PatentSearch API、TSDR Data API、专利与商标转让检索以及 PTAB 数据。该技能提供可复现的检索流程：明确查询端点、构造 JSON 查询、只请求必要字段、确定性排序与分页，并记录端点、查询体、日期、数据时效和结果数量。适用于现有技术调查、专利组合与 IP 态势研究、官方记录核对，以及与 Google Patents、Lens.org 等二手来源的交叉验证。使用 API 时需将密钥保存在环境变量或密钥管理器中，常见变量为 USPTO_API_KEY 和 PATENTSVIEW_API_KEY；PatentSearch 通过 X-Api-Key 请求头发送密钥。该技能仅用于数据收集与记录核验，不提供法律意见，涉及权属等实质结论时应转交律师或专业人员复核。
stock-watcher
管理个人自选股的自选股监控技能，支持添加、删除、查看、清空股票列表，并借助同花顺数据汇总近期行情表现。股票以6位数字代码标识，数据存储于本地文件，主要支持沪深A股及科创板。
excalidraw
用于生成 .excalidraw JSON 图表并导出 PNG/SVG 的技能。支持流程图、架构图等，可通过 Kroki API 输出 SVG，或用本地 CLI 输出 PNG 与 SVG。不支持 PDF。
plantuml-skill
PlantUML 图表技能：根据文本或代码生成 .puml 文件，并通过 Kroki API 用 curl 导出 PNG/SVG，无需本地 Java。支持时序图、组件图、类图、ER 图、活动图、用例图、状态图、C4、思维导图、甘特图等，并可嵌入 Markdown 渲染。
tldraw-skill
用于生成 tldraw 白板风格图表的技能：输出 .tldr JSON 文件，并通过 @kitschpatrol/tldraw-cli 导出 PNG/SVG，适合架构图、流程图、数据流等可视化。
ads-server-side-tracking
面向服务端付费媒体衡量的审计技能，用於梳理采集、同意、传输、转换、存储与可观测性链路，比对浏览器与服务端事件口径，检查去重、重试、延迟与哈希最小化，并输出结构化发现。
blog-chart
为博客文章生成兼容深色模式的 inline SVG 数据可视化图表，支持横向条形、分组条形、环形、折线、棒棒糖、面积和雷达图等类型，由 blog-write 与 blog-rewrite 内部调用，非独立面向用户的命令。
blog-factcheck
blog-factcheck 是 Claude 技能，用于核查博客文章中的统计数字、事实主张与来源引用：它会提取文中承载论证的声明，验证被引用的 URL 页面是否真的包含所声称的数据，并为无引用声明标记为未验证并给出检索建议。
seo-dataforseo
通过 DataForSEO MCP 服务器获取实时 SEO 数据，覆盖 SERP 分析、关键词研究、外链、页面分析、竞品分析与 AI 可见性追踪，需先安装 DataForSEO 扩展并按调用计费。
business-analytics-reporter
该技能用于分析 CSV 格式的业务销售与收入数据，识别薄弱环节、生成统计洞察并给出改进策略。适合需要业务绩效报告与弱项分析的场景。
csv-data-visualizer
csv-data-visualizer 是一个用于 CSV 文件的可视化与分析技能，支持用 Plotly 生成交互式图表、自动生成统计画像报告，以及创建多图仪表板，适合探索性数据分析、统计报告与演示用途。
data-analyst
data-analyst 是一个用于 CSV 数据集分析流程的技能，可自动分析缺失值模式、按列数据类型与分布智能填补缺失值，并生成 Plotly Dash 交互式仪表板，用于趋势与模式可视化，覆盖端到端探索性数据分析。
finance-manager
个人财务管理工具集，用于提取交易数据、分析收支、计算储蓄率、生成预算建议并输出交互式 HTML 财务报告。支持 PDF、CSV、JSON 输入，依赖 Python 3.7+ 及 pandas、pdfplumber。
x-mastery-mentor
面向 X（Twitter）的运营导师型技能，综合多位创作者方法论与平台算法分析，覆盖选题、推文与 Thread 写作、增长、变现和账号诊断。
pm-skills
pm-skills 是项目管理领域编排器，负责将 PM 请求路由到 8 个项目子技能，并把交付目标转化为有界的智能体循环。它可拉取 Jira 实时数据、桥接到确定性分析工具、用机器可执行的关卡验证每一步，未验证则不结束循环。
senior-data-engineer
这是一个面向数据工程的高级技能，用于构建可扩展、可靠的数据系统。它覆盖数据管道设计、ETL/ELT 流程、数据基础设施搭建等核心任务，技术栈涉及 Python、SQL、Scala、Spark、Airflow、dbt、Kafka、Flink、Snowflake、BigQuery、Delta Lake、Iceberg 等。技能内含触发短语指引、快速上手命令行脚本、架构决策框架、技术栈参考与故障排查文档，帮助完成批处理与流式架构选型、维度建模、数据质量校验与 ETL 性能优化等工作。
status
status 是 autoresearch 实验的仪表盘技能，用于查看实验结果、活跃循环与进度。当用户运行 /ar:status 或询问实验进展时使用，支持单实验、按领域查看及导出。