secrets-in-file-metadata
该技能介绍如何用 exiftool 提取并解读文件内嵌元数据，包括 EXIF GPS 坐标、相机品牌型号与序列号、DateTimeOriginal 与 CreateDate 时间戳等，用于调查与线索分析。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,422 个结果
vtex-io-masterdata-strategy
这是一个面向 VTEX IO 应用的技能，用于判断是否以及如何为自定义数据使用 Master Data v2。它覆盖实体边界、schema 生命周期、索引策略，并说明何时应通过 masterdata builder 声明 schema、何时仅使用 Master Data 客户端消费既有 schema。技能还给出硬性约束与常见失败模式，帮助开发者规划长期 Master Data 设计。
tushare-data
tushare-data 是一个面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能，用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”等口语化请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。它覆盖行情趋势、公司基本资料、财务与估值、资金流与市场行为、板块指数主题、打板情绪、公告新闻研报政策、宏观与跨市场数据，以及数据导出与研究准备等场景。该技能强调先理解用户要解决的问题，再选接口、取数、整理、解释和交付，默认输出一句话结论、数据范围与口径、关键指标表格、异常与风险点，并按任务复杂度选择 Markdown、CSV、Parquet 或 Python 脚本等交付形态。它不提供买卖建议、不自动下单、不替代投资顾问，也不适合毫秒级实时交易决策或复杂回测引擎本身的实现；在缺少 Tushare 权限或积分时不会伪造数据，而是明确说明限制。
convex-file-storage
面向 AI 智能体的可安装技能，用于在 Convex 中处理文件：生成上传 URL、在 action 中存储 blob、通过 getUrl 或 HTTP action 提供文件、读取 _storage 元数据以及删除文件。核心规则是持久化 Id<"_storage"> 而非 URL 字符串。
wind-find-finance-skill
万得金融能力发现与安装路由入口，用于金融数据、行情查询、市场分析、复盘、估值、选股、交易计划、回测等任务，先读取 catalog 判断必需 skill，缺失时展示安装选项，用户确认后由 AI 直接安装。
sqlalchemy-alembic-expert-best-practices-code-review
面向 SQLAlchemy ORM 与 Alembic 数据库迁移的规则型技能，提供编写、审查迁移代码时的安全与性能最佳实践，涵盖索引、约束、外键与列类型变更等主题。
rp-discovery
rp-discovery 是一个用于迁移项目的前端/数据发现技能，负责在迁移前检查并记录源平台的结构信息，包括实体、字段、关系、标识符、媒体和平台约束，并产出 source-profile.md 与 source-schema.json 等标准化交付物。
lean-analytics
基于《Lean Analytics》的创业指标选择与审计技能，帮助团队区分可行动指标与虚荣指标，围绕业务模型与阶段确定唯一关键指标（OMTM），用于选指标、审计仪表盘、设定目标与规划埋点。
data-quality-frameworks
用于实现数据质量校验的技能，结合 Great Expectations、dbt 测试与数据契约，帮助构建可靠的数据管道。适用于在管道中加入质量检查、搭建 Great Expectations 校验、编写 dbt 测试套件、建立团队间数据契约、监控质量指标及在 CI/CD 中自动化校验。
data-storytelling
将数据转化为有说服力的叙事，结合可视化、背景与结构，用于向利益相关者汇报分析、制作季度业务回顾、投资者演示和数据驱动报告。
database-migration
跨 ORM 与数据库平台执行数据库迁移的技能，覆盖 Sequelize、TypeORM、Prisma，提供零停机策略、数据转换与回滚流程，适用于 ORM 切换、模式变更、数据搬迁、版本升级与数据模型重构等场景。
dataset-curation
dataset-curation 是一个用于准备、格式化和验证监督微调与偏好训练数据集的技能。它接续 finetuning-method-selection 的路由结果，聚焦于数据准备阶段。主要工作包括：按目标微调方法选择数据格式（SFT 单轮、SFT 多轮、DPO/ORPO、KTO、GRPO/RLVR 等），应用目标模型的聊天模板并进行损失掩码（仅对 assistant 回复计算损失），通过 packing 拼接示例以减少 padding 浪费，制定合成数据规则（如保持至少 25% 真实数据、使用 Magpie 和拒绝采样等），最终产出经过格式化、拼接、验证的 JSONL 数据集以及完整的数据集卡片（dataset card）。数据集卡片是进入训练前的必需产物，需包含来源、行数、合成/真实比例、去重方法、所用模板和 packing 配置六个字段。
gdpr-data-handling
面向 GDPR 合规数据处理的实践指南技能，涵盖同意管理、数据主体权利与隐私设计。适用于构建处理欧盟个人数据的系统、处理数据主体请求（DSR）、开展合规审查及设计隐私优先架构。
hybrid-search-implementation
一个用于实现混合检索的技能：结合向量相似度搜索与关键词搜索以提升召回，适合搭建 RAG 系统或搜索引擎，解决纯向量或纯关键词单独使用时检索效果不足的问题。
postgresql-table-design
这是一个面向 PostgreSQL 表结构设计的技能文档，用于设计新的 PostgreSQL schema 或在发布前审查 schema。内容覆盖核心规则（主键、规范化、NOT NULL、索引、类型选择）、PostgreSQL 特有的坑（标识符大小写、UNIQUE 与 NULL、外键索引、无静默截断、序列间隙、堆存储、MVCC）、数据类型建议与应避免的类型、约束（PK、FK、UNIQUE、CHECK、EXCLUDE）、索引策略（B-tree、复合、覆盖、部分、表达式、GIN、GiST、BRIN）、分区方案（RANGE、LIST、HASH）以及 DDL 示例。适用于选择列类型、键、约束和索引，决定是否分区或如何存储半结构化数据，以及规划在线库的无停机 schema 变更。
risk-metrics-calculation
用于计算投资组合风险指标的技能，覆盖 VaR、CVaR、Sharpe、Sortino 与回撤分析，适用于风险度量、风险限额实施、风险看板、风险调整收益计算、头寸规模设定与合规报告等场景。
spark-optimization
用于优化 Apache Spark 作业的技能，涵盖分区策略、缓存、shuffle 优化与内存调优。适合提升 Spark 性能、排查慢作业、调试性能问题和扩展大规模数据集管道。
sql-optimization-patterns
SQL 查询优化技能，覆盖索引策略与 EXPLAIN 执行计划分析，用于排查慢查询、优化数据库模式与响应时间，减少数据库负载。
trace-to-training-data
将已评分的评估轨迹与生产日志转换为SFT训练样本和偏好对（DPO）。需先由eval-harness-first完成评分，输入含task_id、verdict、reward的轨迹，输出可直接供dataset-curation使用的JSONL格式。
sqli-sql-injection
这是一个 SQL 注入实战知识技能，整理跨数据库的注入检测、盲注推断、带外数据外泄、二阶注入、过滤绕过与提权到系统命令等技术要点及测试载荷，供授权安全测试中判断和验证 SQL 注入漏洞。
nature-data
用于起草或审查论文的数据/代码可用性声明、数据集获取途径、仓库方案与 FAIR 元数据的技能，支持数据可用性声明、数据共享与数据仓库选择等场景。
nature-statistics
审阅或改进论文统计报告的中文技能，覆盖实验单元、重复、不确定性、统计检验与图表统计。属于报告与评审辅助工具，并非替代统计学家重分析原始数据，除非用户提供数据并明确要求计算。