invoice-chase
Invoice Chase 是一个催收逾期发票的技能：从 MYOB、NetSuite、QuickBooks、Xero、Zoho Books 等账本及 PayPal、Stripe、Airwallex 数据中提取应收账款账龄，按客户付款历史评分，生成语气匹配的催款邮件草稿，经负责人明确批准后才发送或排队。
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
17,421 个结果
margin-analyzer
Margin Analyzer 是一个面向中小企业主的财务分析技能，用 QuickBooks 成本数据与 PayPal/Square 收入数据计算单品或服务的单位经济，并给出涨价情景测算，但不提供定价建议。
price-check
price-check 是面向经营者的定价分析工具：从 QuickBooks、PayPal 拉取成本与收入数据，生成按产品划分的毛利表，并模拟三种定价情景的数据视图，帮助经营者在定价决策前看清财务全貌。
scvi-tools
scvi-tools 深度学习单细胞分析技能，指导使用 scVI、scANVI、totalVI、PeakVI、MultiVI、DestVI、veloVI、sysVI 等概率模型完成数据整合、批次校正、标签转移、多模态与空间分析，并提供数据准备、训练、聚类、差异表达等脚本工作流。
single-cell-rna-qc
对单细胞RNA测序数据（.h5ad或.h5文件）按scverse最佳实践进行质量控制，采用MAD离群值检测过滤低质量细胞，输出过滤后数据集与前后对比可视化图表。
sql-queries
一个用于编写跨主流数据仓库方言 SQL 的技能，覆盖 Snowflake、BigQuery、Databricks、PostgreSQL、Redshift 等，提供方言差异、常用查询模式与性能优化参考，适合需要写出正确、高效、可读 SQL 的场景。
validate-data
validate-data 是 Anthropic knowledge-work-plugins 中的分析校验技能，在向干系人分享分析前检查方法论、准确性与偏见，输出置信度评估和改进建议。用法为 /validate-data <待审查的分析>。
write-query
write-query 是来自 anthropics/knowledge-work-plugins 的技能，用自然语言描述数据需求，按指定 SQL 方言生成优化且遵循最佳实践的 SQL 查询，支持多 CTE、连接与聚合。
sw/analytics
SpecWeave 的用量分析技能，用于查看 token 消耗、缓存效率与智能体启动次数等指标。通过 sw:analytics 命令及 --cache-stats、--spawn-count、--token-usage 参数获取会话级遥测数据。
antv-g2-chart
用于创建、定制和排查 AntV G2 v5 图表的技能，采用声明式 Spec Mode 配置。可通过 HTTP 检索服务查询 G2 概念、API 与示例，并遵循容器、render、mark 类型等关键规则。
chart-visualization
将数据可视化为图表的技能：根据用户数据与需求选择图表类型，构造 JSON 请求体，通过 curl 调用 AntV API 生成图片，并以 Markdown 图片格式输出图片 URL。
narrative-text-visualization
基于 AntV T8 Syntax 的技能，用于把数据转化为结构化叙事文本可视化。适合生成数据解读报告、摘要与文章，通过实体标注呈现指标、趋势与变化，并支持 HTML、React、Vue 渲染。
high-sql-code-analyzer
中文介绍正在整理，稍后补充。
apify-market-research
这是一个基于 Apify Actors 的市场调研技能，用于从 Google Maps、Facebook、Instagram、Booking.com、Tripadvisor 和 Google Trends 等平台提取数据，分析市场密度、地理位置机会、定价、消费者行为与产品验证等信息。
apify-trend-analysis
Apify 趋势分析技能，通过 Apify Actors 从 Google Trends、Instagram、Facebook、YouTube 和 TikTok 等平台采集数据，发现并追踪新兴趋势，用于内容策略参考。
app-analytics
App Analytics 是一个面向移动应用分析与衡量策略的技能，帮助用户搭建有意义的埋点追踪、解读数据并做出数据驱动的决策。它覆盖分析工具栈（如 App Store Connect、Firebase Analytics、Mixpanel/Amplitude、RevenueCat、Adjust/AppsFlyer、Crashlytics）、关键指标框架（获客、参与度、留存、收入指标及其公式与基准）、事件追踪计划（核心事件、命名规范）、仪表盘设置（高管、漏斗、群组仪表盘）以及输出格式（分析审计、追踪计划、指标解读）。适用于需要设置、解读或改进应用分析与追踪的场景，也适用于用户提及 analytics、tracking、metrics 等关键词时。
asc-metrics
用于分析 Appeeky 中已同步的 App Store Connect 官方数据，获取真实下载量、收入、内购、订阅与试用等指标，可做环比、日趋势与分国家分析。
crash-analytics
用于监控、分诊并降低应用崩溃率的技能，涵盖 Crashlytics 配置、崩溃优先级排序，以及崩溃率对 App Store 可发现性与评分的影响。
metadata-optimization
面向 App Store 与 Google Play 的元数据优化技能，帮助撰写标题、副标题、关键词字段与描述，兼顾搜索排名与下载转化。适用于 ASO 文案优化场景。
seasonal-aso
面向 App Store 应用商店的季节性 ASO 优化技能，帮助识别节假日与热点带来的关键词机会，并按时间表调整元数据、副标题、推广文本和截图。提供季节性日历、工作流、时间清单与机会简报输出格式。
wiki-dashboard
用于在 Obsidian 中创建动态、可查询仪表盘视图的技能，支持原生 Bases 与社区插件 Dataview 两种方式，可生成自动更新的表格、索引和结构化视图。
wiki-export
wiki-export 是 Obsidian wiki 的知识图谱导出技能，可将笔记间的 wikilink 关系导出为 JSON、GraphML、Neo4j Cypher、Postgres/SQL、HTML 或 OKF 包，便于在 Gephi、Neo4j、浏览器或自定义脚本中转移与可视化数据。
arize-annotation
用于在 Arize 平台上创建和管理标注配置（分类、连续、自由文本标签模式）与标注队列（人工审核流程），并通过 Python SDK 批量给项目 span 打标注的技能。
arize-dataset
Arize 的数据集管理技能，通过 ax 命令行工具创建、浏览、导出、追加、更新和删除 Arize 数据集与样本，支持 CSV、JSON、JSONL、Parquet 文件及标准输入方式，用于评估与实验数据准备。