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HTX 技术指标分析引擎,本地计算 51 个技术指标、12 种 K 线形态、5 个 BTC 周期指标,并支持自动背离检测,无需 API Key,仅提供原始指标数值,不含策略建议或交易建议。
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更新于 11-05 00:16
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HTX 技术指标分析引擎,本地计算 51 个技术指标、12 种 K 线形态、5 个 BTC 周期指标,并支持自动背离检测,无需 API Key,仅提供原始指标数值,不含策略建议或交易建议。
HubSpot CRM 数据质量技能:查找不完整记录、批量规范化字段值、用 objects merge 去重并审计自定义属性,基于 bulk-operations 的 JSONL 管道与 dry-run/摘要/确认机制运作。
HubSpot Agent CLI 技能,用 hubspot objects upsert 按自然键(联系人邮箱、公司域名)将外部 CSV/JSONL 记录一次性创建或更新到 CRM,并用 jq 做数据重塑、dry-run 预览与结果分流。
Hugging Face Hub 官方命令行工具 hf,用于下载、上传和管理模型、数据集、Spaces、Buckets、仓库、论文、Jobs 等资源。hf 已取代废弃的 huggingface-cli,认证命令统一归入 hf auth。
用于 Hugging Face Dataset Viewer API 的只读技能,可获取数据集的子集与切分元数据、分页读取行、搜索文本、按条件过滤、下载 parquet 链接,并支持创建与上传数据集。
基于调研数据的客户画像创建技能,可借助 inference.sh CLI 搜索市场资料并生成人物头像,覆盖人口统计、心理特征、待办任务、旅程映射与反画像等内容。
通过 inference.sh CLI 生成数据可视化的技能,涵盖图表选型、色彩理论与标注实践,包含柱状图、折线图、散点图、热力图等,并给出坐标轴规则与常见错误。
wx-cli 是一个本地微信数据查询命令行工具,可从已登录的微信桌面版数据库中读取聊天记录、联系人、群成员、朋友圈、公众号文章、收藏与图片附件,并支持导出 Markdown/JSON。
Salesforce 数据操作技能,覆盖记录 CRUD、批量导入导出、测试数据生成与清理脚本,并用 130 分制评分。当用户创建测试数据、执行批量导入导出、使用 sf data CLI 命令或需要数据工厂模式时触发。
sf-metadata 是用于 Salesforce 元数据生成与查询的技能,支持自定义对象、字段、验证规则、记录类型、页面布局、权限集等元数据的定义与发现,并带有 120 分制质量评分。
用于 Salesforce SOQL/SOSL 查询的生成、优化与分析技能,支持自然语言转查询、关系查询、聚合查询、查询计划与选择性分析,并提供 100 分制评分。适用于编写、优化或调试 .soql 文件及查询语句的场景。
该技能把一个指定组件渲染在临时页面上,用模拟数据展示它可能处于的每种状态,并提供切换器,方便逐个状态查看和调整视觉效果。
面向 PostgreSQL 与 MySQL 的数据库性能优化技能,用于排查慢查询、分析执行计划、设计索引策略、调优配置与架构,并降低锁竞争与死锁。强调先建立基线、逐项验证、非生产环境测试。
Pandas Pro 是一个专注于 pandas DataFrame 操作的技能,用于数据分析、清洗、聚合与转换,强调向量化、内存优化和生产级性能模式,适合处理数据清洗、分组聚合、合并连接、时间序列与透视表等任务。
PostgreSQL Pro 是一个面向 PostgreSQL 数据库管理与优化的技能,适用于慢查询分析、JSONB 索引、复制配置、扩展使用、VACUUM 与 autovacuum 调优及 pg_stat 监控等场景。
面向 Apache Spark 开发的技能指南,用于编写 Spark 作业、调试性能问题与配置集群,覆盖 DataFrame/SQL、RDD、分区缓存、性能调优与 Streaming,并提供代码示例与约束清单。
SQL Pro 是一个用于优化 SQL 查询、设计数据库架构并排查性能问题的技能,适用于查询变慢、编写复杂查询或索引调优等场景。
通过 Apify 的 instagram-scraper Actor 抓取公开 Instagram 数据,无需登录 Instagram、无需 Cookie 或 Meta 开发者账号,可获取资料、帖子、Reels、快拍、评论、话题标签与地点等信息,按结果计费。
为 Cloudflare D1 数据库生成符合 D1 特性的 Drizzle ORM schema,包含 schema 文件、迁移命令、类型导出与批量插入模式,避免标准 SQLite 写法在 D1 上产生的隐蔽错误。
数学建模流程中的编程实现与数据图表生成阶段,承接分析建模报告,编写可复现代码、运行求解、验证约束,输出结果报告与论文可用的数据驱动图表 PDF。
Aeon 是兼容 scikit-learn 的 Python 时间序列机器学习工具包,覆盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似性搜索、距离度量、变换、基准测试与可视化,提供一致的估计器 API。
AnnData 是用于处理带注释数据矩阵的 Python 包,将测量数据 X 与观测元数据 obs、变量元数据 var 及多维注释(obsm、varm、obsp、varp、uns)一起存储,最初面向单细胞基因组学,现为通用注释矩阵框架,支持 h5ad、Zarr 等格式。
Arboreto 是一个从批量或单细胞表达数据推断候选基因调控网络的工具,提供 GRNBoost2 与 GENIE3 两种算法,用于对调控因子-靶基因关联进行排序。
用于组织、查询、校验和转换脑成像数据结构(BIDS)数据集的技能。覆盖 MRI、EEG、MEG、PET 等神经科学与生物医学数据,提供 PyBIDS 索引查询、bids-validator 合规校验及 DICOM 转 BIDS 等规范工作流。