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更新于 11-12 00:15

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251,383 个结果

sql-to-business-logic

该技能用于把 SQL 查询翻译成通俗易懂的业务逻辑。适用于编写查询文档、向非技术相关方解释分析逻辑、通过对照业务需求审查查询正确性，以及帮助新分析师熟悉现有 SQL 模式。技能流程包括：获取查询及其业务问题与表结构说明；用自然语言描述 FROM/JOIN 结构；将 WHERE 过滤条件转写为业务规则；解释 GROUP BY 与聚合的计算口径和粒度；总结各输出列的业务含义与边界情况；标记潜在问题并生成需查询作者确认的验证问题。所需输入包括完整 SQL、业务问题、表列描述、关键状态值/日期/货币规则以及输出受众。产出为结构化说明、文档模板和可选的逻辑流程图。

数据与分析240 次安装

ai-seo

这是一个面向 AI 搜索优化的技能（skill），用于帮助内容被 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilot 等 AI 系统识别、提取并引用为来源。它覆盖 AI 可见性审计、内容可提取性结构、权威性建设、第三方来源布局、Schema 标记、可被引用内容类型、AI 可见性监控以及不同内容类型（SaaS 产品页、博客、对比页、文档）的优化要点，并附有 Princeton GEO 研究的各项方法效果数据。适合在需要提升 AI 回答中品牌被引用率、或传统 SEO 不足以覆盖 AI 发现渠道时使用。

营销与增长240 次安装

data-quality-frameworks

该技能提供在生产环境中实施数据质量保障的模式，结合 Great Expectations、dbt tests 与数据契约（data contracts），用于构建可靠的数据管道。适用场景包括：在管道中实现数据质量检查、配置 Great Expectations 校验、构建完整的 dbt 测试套件、在团队之间建立数据契约、监控数据质量指标，以及在 CI/CD 中自动化数据校验。技能流程为：识别关键数据集与质量维度，定义期望/测试与契约规则，在 CI/CD 中自动化校验并安排定时检查，设置告警、责任归属与修复步骤。安全方面要求避免在没有回退方案的情况下阻塞关键管道，并在校验输出中安全处理敏感数据。详细框架、模板与示例见 resources/implementation-playbook.md。

数据与分析240 次安装