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更新于 10-20 00:13

数据与分析

16,571 个结果

iterate-from-skore

该技能通过读取由 audit-ml-pipeline 在 §4 record-outcome 阶段生成的审计摘要(scratch/audit/<stem>/audit.md),为下一次机器学习实验提供候选建议。它从摘要中的「Checks summary」区块提取每条 severity 为 issue 或 tip 的检查项,跟随其 documentation_url 获取 skore 文档页面,据此起草一行实验想法,并附上形如 audit:<stem>:checks.<code> 的来源引述;「Metrics summary」仅用于撰写人类可读的摘要段落,不单独生成 Backlog 行。输出为若干 Backlog 候选行加一段简短摘要,交回父技能 iterate-ml-experiment,由其写入 JOURNAL.md Backlog 并重新呈现选择菜单。该技能自身不写 journal 文件、不重新打开 skore Project、不执行 Python、不编造发现,也不替用户挑选单一「最优」发现;若摘要不可读,则返回零行并说明访问失败原因。

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iterate-from-user

iterate-from-user 是一个面向机器学习实验迭代流程的技能(skill),其作用是从用户侧收集下一次 ML 实验的提案。它提供三个入口,通过 AskUserQuestion 让用户选择:(a) 科学文章链接——agent 阅读文章并适配到当前项目;(b) 资源链接——如 GitHub issue、spec 文件、notes 仓库等具体制品;(c) 自由文本——用户直接口述或书写想法。无论走哪个分支,技能都会把输入映射到三个塑形问题(想学什么、为何现在做、相比上一个实验什么会变),并产出一个经用户确认的 Proposal 块(包含 Question、Motivation、Source、Method outline、Open gaps),交回给 iterate-ml-experiment 使用。该技能本身不写 journal/ 文件、不编写验收标准,只以对话文本返回 Proposal。

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apify-financial-osint

这是一个面向投资组合公司(portfolio companies)的金融开源情报(OSINT)社交聆听技能,通过 Apify Actors 采集并量化互联网上关于目标公司的公开讨论。它仅使用三个经过验证的 Apify Actor:Reddit 情感与讨论帖(fatihtahta/reddit-scraper-search-fast)、Twitter/X 实时提及与危机监测(kaitoeasyapi/twitter-x-data-tweet-scraper-pay-per-result-cheapest)、Trustpilot 客户满意度评价(getwally.net/trustpilot-reviews-scraper)。技能提供按公司预计算的路由配置、输入模板、成本上限建议、结果后过滤与输出展示规范,帮助用户快速获取情感倾向、互动量、作者、日期与链接等信号。

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