Skills

Y

yichen-wechat-local-vault

mcncarl / yichen-skills

微信本地数字资产库：支持 macOS 与已实测 Windows 环境的本地全量解析，包括全库采集、认证解密、聊天记录读取/搜索/导出，以及朋友圈和收藏正文解析。Mac 另支持增量刷新和漏看/待回复检查，默认微信1，微信2须明确指定。Windows 本机采集走 windows，离线聊天查询走 snapshot，朋友圈/收藏复用包内纯函数工作流；不触发 Mac 配置或流程。依赖最新聊天时必须先刷新相应来源，不能拿旧记录代替目标。Windows 版本及功能边界见本机采集参考。

A

ai-ml-integration

miles990 / claude-software-skills

AI/ML API、大模型集成与智能应用模式

A

auditing-cis-benchmark

cockroachlabs / cockroachdb-skills

依据 CIS CockroachDB Benchmark v1.0.0 Level 1 控制项审计可自托管的 CockroachDB 集群。支持两种审计深度——快速自动扫描和完整的 CIS 审计流程。生成结构化的 PASS/FAIL/MANUAL 报告，涵盖安装、系统加固、日志记录、用户访问、数据保护以及 CockroachDB 设置。适用于准备 CIS 合规评估、加固可自托管部署，或依据行业基准验证安全态势时。

A

automl-hyperparameter-optimization

mindrally / skills

使用 Optuna、Ray Tune 和 PyCaret 进行 AutoML 和超参数搜索的最佳实践，涵盖搜索空间设计、验证集划分和泄漏防范。在调整模型超参数、搭建剪枝或分布式超参数搜索、设计嵌套验证方案，或评估 AutoML 排行榜结果是否可投入生产时使用。

同花顺 iFinD (51ifind.com) 金融数据查询。支持 A 股/基金/债券/期货/指数的实时行情、历史行情、财务指标、宏观经济数据等 18 个 API 接口。 由同花顺 iFinD (51ifind.com) API 提供支持的中文金融数据查询 skill。覆盖 A 股、基金、债券、期货和指数的实时行情、历史数据、财务指标、宏观经济、基金估值等 18 个 API 端点。

C

customer-insights

gtmagents / gtm-agents

当需要整合产品使用情况、健康度与情感信号时使用

D

database-lookup

itallstartedwithaidea / agent-skills

Database Lookup 为 78+ 个科学与公共数据库提供统一的编程访问，涵盖化学（PubChem、ChEMBL）、生物学（UniProt、COSMIC、Ensembl）、临床（ClinicalTrials.gov、FDA）、经济学（FRED、World Bank）和知识产权（USPTO、EPO）。

暂无简介

E

erwa-api

hengxuz / erwaapi

查询二娃聚合群/xFinder 的群聊 AI 总结、CA/HTTP/X/KOL/TG Call、GMGN 或 AVE API/WebSocket 数据时使用

E

explainability

aperivue / medsci-skills

在 v6 中重命名为 /model-assessment（在 v7 中移除）。

F

finetuning-setup

awslabs / agent-plugins

通过查询 SageMaker Hub，为用户的使用场景选择基础模型和微调技术（SFT、DPO 或 RLVR）。当用户询问该用哪个模型或技术、想开始微调，或提到某个模型名或系列（如「Llama」「Mistral」）时使用 —— 即便模型名已知也务必激活，因为必须解析出确切的 Hub 模型 ID。查询可用模型、验证技术兼容性并确认选择。

G

gangtise-kb

kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

岗底斯开放平台投研数据服务。提供知识库搜索（券商研报、公告、纪要）、公司盈利预测、经济数据指标查询、电话会议列表、研报溯源下载等功能。当用户询问股票、公司、行业、宏观经济数据、研究报告时使用。

G

grafana-dashboards

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

创建和管理用于实时可视化系统及应用指标的生产级 Grafana 仪表板。适用于构建监控仪表板、可视化指标或创建运维可观测性界面。

H

heap

membranedev / application-skills

Heap 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 Heap 数据交互时使用。

I

investor-distiller

redfox-data / redfox-community

公众号投资博主蒸馏器。通过公众号文章数据，自动提取交易体系、市场判断、表达风格、内容深度、互动特征、热点图谱、人设基因七维 DNA，输出结构化风格画像 profile。触发词：蒸馏投资博主、蒸馏大 V、蒸馏公众号大 V、分析投资博主风格、提取交易体系、风格画像、投资博主蒸馏。

I

ip2location

membranedev / application-skills

IP2Location 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 IP2Location 数据交互时使用。

K

kegg-pathway-analysis

jaechang-hits / sciagent-skills

DEG 结果的 KEGG 通路富集指南。涵盖 ORA 与 GSEA、必须的方向性拆分、KEGG 物种代码、带离线兜底的 API 失败处理、跨条件比较，以及结论先行的报告方式。在使用 clusterProfiler 或 gseapy 进行富集分析时参考。

L

lime-echart

partme-ai / full-stack-skills

将 Apache ECharts 集成到 UniApp 和 UniAppX 项目中，实现跨平台数据可视化（H5、小程序、原生 App）。支持折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、仪表盘、漏斗图、热力图等多种图表类型。当用户需要在 UniApp/UniAppX 中创建 ECharts 图表，或为移动端和 Web 配置交互式数据可视化时使用。

L

lyt-data-analysis

yyyyyzhao / lytskill

lyt 系列电商业务数据分析 skill。用于用户提供文字指标、图片/截图、CSV/XLSX 表格、PDF/报告、竞品数据或后台导出后，先做数据体检和口径校验，再拆解 TikTok Shop、商品卡、短视频、直播、GMV Max、广告、成本、利润和店铺经营问题。适用于复盘、对比、找问题、放量/暂停决策、利润测算和报告输出；不替代从 0 选品、已有产品可做性验证、平台流量机制讲解或模糊经营问题追问。 触发方式：/lyt-data-analysis、/数据分析、/数据复盘、/经营复盘、「帮我看数据」「分析这个表格」「复盘这组截图」

M

muon-multiomics-singlecell

jaechang-hits / sciagent-skills

使用 muon/MuData 进行多模态单细胞分析。联合 RNA+ATAC（10x Multiome）、CITE-seq（RNA+蛋白）、其他多组学。MuData 保存各模态的 AnnData 并共享 obs。WNN 联合嵌入、按模态预处理、MOFA 因子分析。单模态 RNA 使用 scanpy-scrna-seq；当组合同一细胞中的 2 种以上组学时使用 muon。

N

nansen-batch-wallet

nansen-ai / nansen-cli

这些地址中哪些是聪明钱？一次调用即可批量分析列表。

N

nansen-portfolio-history

nansen-ai / nansen-cli

钱包的投资组合随时间发生了怎样的变化？历史余额、当前快照和各代币的盈亏。

N

ngs-quality-control

awslabs / hcls-agent-skills

用于短读长测序数据的 NGS 质量控制流程。触发词包括 FastQC、QC、quality control、adapter trimming、coverage、mosdepth、Picard metrics、fastp、MultiQC、sequencing QC、BAM QC、WGS/WES coverage analysis。

N

nushell

nushell / nu_scripts

在编写或运行 Nushell 命令、脚本或管道时使用——可通过 Nushell MCP 服务（mcp__nushell__evaluate）、通过 Bash（nu -c）或在 .nu 脚本文件中使用。也适用于处理结构化数据（JSON、YAML、TOML、CSV、Parquet、SQLite）、进行即席数据分析或探索，或用户的 shell 是 Nushell 的场景。

O

obsidian-bases

breferrari / obsidian-mind

使用视图、筛选器、公式和摘要创建和编辑 Obsidian Bases（.base 文件）。适用于处理 .base 文件、创建类似数据库的笔记视图，或用户在 Obsidian 中提到 Bases、表格视图、卡片视图、筛选器或公式时。

O

okx

helius-labs / core-ai

构建结合 OKX DEX 聚合与 Helius 基础设施的 Solana 交易与情报应用。仅限集成层——描述何时以及如何将 OKX 工具与 Helius 工具组合，用于 swap、代币发现、聪明钱信号、meme 代币分析和投资组合情报。

O

open-gis

jaakla / openmapstack-skills

用于可复现、经验证 GIS 分析的 AI Agent 技能——基于优先采用开放技术的地理空间技术栈（OSM、Overture、STAC、DuckDB、PostGIS、QGIS、MapLibre），涵盖从权威数据发现到交互式地图的全流程

O

openalex-database

jaechang-hits / sciagent-skills

查询 OpenAlex REST API，获取 2.5 亿以上的学术作品、作者、机构、期刊和概念。可按关键词、作者、DOI、ORCID 或 ID 搜索；按年份、OA、引用数、领域过滤；获取引用、参考文献、作者消歧。免费，无需认证。PubMed 请用 pubmed-database；预印本请用 biorxiv-database。

P

pa-decision-automation

awslabs / hcls-agent-skills

用于自动化预先授权决策工作流的流程技能。当用户要求解析 PA 请求数据（X12 278 或 FHIR PAS 捆绑包）、提取用于裁决的临床特征、构建基于规则的 PA 决策引擎、基于历史 PA 决策训练 ML 分类器、分析拒绝模式或为 PA 结果生成 SHAP 解释时使用。触发词包括 "parse 278"、"FHIR PAS bundle"、"PA automation"、"adjudication logic"、"PA classifier"、"denial analysis"、"prior auth ML"、"SHAP explainability"、"PA feature extraction"、"rules engine PA"、"PA decision pipeline"、"authorization workflow"、"clinical criteria extraction"、"denial pattern mining"、"PA turnaround time"。

P

pm-data

konglong87 / superpm

Use when: 需要设计产品数据指标、规划数据埋点、建立数据监控体系、进行数据分析和趋势预测 Do NOT use when: 数据指标已明确、仅需简单统计无需指标体系

P

postgresql-development-cloudbase

tencentcloudbase / skills

在构建、调试或评估 CloudBase PostgreSQL / CloudBase PG / PG 模式应用时使用，包括 Postgres schema 设置、queryPgDatabase/managePgDatabase、JS SDK v3 app.rdb() CRUD/RPC、PG HTTP API 回退、RLS 风格权限、用户名-密码认证，以及由 CloudBase PG 支持的 Web CMS/管理端 CRUD 流程。

P

pp-supabase

mvanhorn / printing-press-library

完整的 Supabase Management API（108 个端点），外加组织、项目、函数、分支和密钥名称的本地 SQLite 缓存——支持一次调用完成实时 API 无法回答的跨项目查询，并在此基础上提供 Auth Admin 查询、PostgREST schema 内省和 Storage 用量汇总。触发短语：`supabase auth admin lookup`、`supabase secret name audit`、`supabase branches drift`、`supabase project estate rollup`、`supabase storage usage`、`supabase pgrst schema`、`use supabase`、`run supabase`。反触发：`supabase start`（使用官方 supabase CLI）、`supabase db push`（官方 CLI）、`supabase gen types`（官方 CLI）、supabase realtime subscribe（WebSocket——超出范围）。

P

purview-information-governance

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

关于端到端 Microsoft Purview 信息治理/信息保护战略的指引——将分类、标记、保护、生命周期和风险排序为与 Zero Trust 数据支柱一致的连贯方案。涵盖基于成熟度的推广排序、责任归属和度量指标。适用场景：信息治理、信息保护战略、数据保护计划、编排 Purview 推广、MIP 战略、端到端保护与治理数据、Zero Trust 数据支柱计划、Purview 路线图、数据安全成熟度。

Q

quantitative-proteomics

awslabs / hcls-agent-skills

针对定量蛋白质组学实验设计与数据分析策略进行思考。当用户要求在 LFQ、TMT 和 DIA 定量之间做选择；为缺失值选择插补方法；挑选归一化策略；解读蛋白质组学数据的差异表达结果；评估比值压缩；或为生物标志物发现或验证设计蛋白质组学研究时使用。触发词包括 "LFQ vs TMT"、"DIA quantification"、"proteomics normalization"、"missing value imputation"、"MNAR"、"MinProb"、"QRILC"、"kNN imputation"、"VSN normalization"、"median centering"、"quantile normalization"、"limma proteomics"、"ratio compression"、"proteomics study design"、"label-free quantification"、"tandem mass tag"、"data-independent acquisition"、"DIA-NN"、"Spectronaut"、"MaxQuant LFQ"、"proteomics differential expression"、"empirical Bayes proteomics"、"proteinGroups.txt"、"MSFragger output"、"TMT normalization code"、"LFQ analysis"、"proteomics pipeline R"、"MaxQuant output"。

Q

quickbooks-online-api

freightcognition / linehaulai-claude-marketplace

设计和审查 QuickBooks Online 集成，涵盖应收账款发票、应付账款账单、付款对账、OAuth2 和可靠同步；包括 Laneweaver TMS 的会计边界。

R

rag-implementation

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

使用向量数据库和语义搜索，为 LLM 应用构建检索增强生成（RAG）系统。实现基于知识的 AI、构建文档问答系统或将 LLM 与外部知识库集成时使用。

R

risk-adjustment

awslabs / hcls-agent-skills

用于 CMS-HCC 风险调整计算与编码缺口识别的流水线技能。当用户要求应用 ICD-10 到 HCC 的交叉映射、计算 RAF 评分、以编程方式解析疾病层级、从 Rx 或实验室代理指标识别编码缺口、预测成员级风险评分、构建风险调整数据流水线、计算 HCC 系数、运行层级解析代码，或生成成员风险评分报告时使用。触发词包括 "calculate RAF score"、"ICD-10 to HCC crosswalk"、"hierarchy resolution code"、"coding gap detection"、"Rx proxy gap"、"lab proxy gap"、"risk score projection"、"HCC pipeline"、"member risk report"、"risk adjustment Python"、"risk adjustment SQL"、"RAF calculation code"、"CMS-HCC pipeline"。

R

risk-stratification-indices

awslabs / hcls-agent-skills

用于临床风险分层指数选择与解读的推理技能。当用户询问 LACE 评分、Charlson 合并症指数、Elixhauser 指数、再入院风险评分、合并症权重、SDOH Z 代码、区域剥夺指数或人群健康分层方法时使用。

R

rna-seq-analysis

awslabs / hcls-agent-skills

涵盖比对（STAR）、定量（Salmon、featureCounts）和差异表达（DESeq2）的批量 RNA-seq 分析流程。触发词包括 RNA-seq、STAR、Salmon、DESeq2、differential expression、gene expression、tximport、featureCounts、transcriptomics、"bulk RNA-seq"、"STAR alignment"、"Salmon quantification"、"gene counts"、"DESeq2 results"、"shrinkage estimator"、"volcano plot RNA-seq"。

S

schema-exploration

timescale / pg-aiguide

在回答有关数据的问题或编写 SQL 之前，探索现有 PostgreSQL 数据库。用户针对陌生架构询问查询或数据支持的答案（计数、缺失或失败记录、近期变更）、业务概念所在位置，或表、连接、视图、例程、触发器、RLS、扩展的工作方式时，均使用此技能。先通过只读 pg_catalog 查询查找相关对象，再请求批准后检查数据统计或行记录。不用于架构设计或迁移指导。

S

scrapin-io

membranedev / application-skills

Scrapin.io 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Scrapin.io 数据交互时使用。

S

shapely

tondevrel / scientific-agent-skills

平面几何对象的操作与分析。基于广泛部署的 GEOS 库。提供点、曲线和曲面的数据结构，以及标准化的几何运算算法。用于 2D 几何运算、空间关系、集合运算（交集、并集、差集）、点在多边形内查询、几何计算（面积、距离、质心）、缓冲、几何简化、线性参考，以及修复无效几何。是 GIS 操作、空间分析和几何计算的必备工具。

S

supabase-expert

timelessco / recollect

全面的 Supabase 专家，可访问 2,616 份官方文档文件，涵盖 PostgreSQL 数据库、身份验证、实时订阅、存储、边缘函数、向量嵌入以及所有平台功能。当用户提到 Supabase、PostgreSQL、数据库、认证、实时、存储、边缘函数、后端即服务或 pgvector 时调用。

S

supabase-sdk-patterns

cowork-os / cowork-os

为 TypeScript 和 Python 项目应用可投入生产环境的 Supabase SDK 模式。

S

symmetry-validation-suite

lyndonkl / claude

提供经验性测试方案和指标，用于在决定采用等变架构之前，验证所假设的对称性是否真的在数据或模型中成立。包括不变性 / 等变性测试、群结构验证，以及变换下的分布分析。当需要测试不变性、验证等变性、检查对称性假设、调试与对称性相关的模型失败，或在架构决策前需要数据驱动验证时使用。

T

typeform

membranedev / application-skills

Typeform 集成。管理 Forms、Workspaces。当用户需要与 Typeform 数据交互时使用。

T

typescript-server

clockworklabs / spacetimedb

SpacetimeDB TypeScript 服务端模块 SDK 参考。在使用 TypeScript 编写表、reducer 或模块逻辑时使用。

U

uncertainty-imaging

aperivue / medsci-skills

在 v6 中重命名为 /model-assessment（在 v7 中移除）。

A

adhx

sickn33 / agentic-awesome-skills

将任意 X/Twitter 帖子抓取为简洁、适合 LLM 的 JSON。把 x.com、twitter.com 或 adhx.com 链接转换为结构化数据，包含完整文章内容、作者信息和互动指标。无需爬虫或浏览器。

A

alterlab-social-science-methods

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

指导高级社会科学研究方法——话语分析（Fairclough CDA、Gee）、会话分析、定量内容分析、定性比较分析（QCA）、过程追踪、档案研究、参与式/社区本位研究（PAR、CBPR）、德尔菲法与 Q 方法、社会网络分析（SNA）、文献计量学与科学计量学、系统映射综述，以及项目/政策评估。适用于设计或开展上述任何研究时——选择专门方法、构建编码方案、在案例研究中确立因果机制、对关系型或主观性数据进行映射，或应用某种评估框架。若需解释性编码（主题分析、扎根理论、IPA、民族志），请使用 alterlab-qualitative-methods；若需定性+定量整合，请使用 alterlab-mixed-methods；若需对数据运行 QCA、SNA 或文本即数据分析，请使用 alterlab-qca、alterlab-sna 或 alterlab-text-as-data。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。

A

analytical-thinking

ysskrishna / ai-agent-skills

用于分析性思考，或当问题需要拆解和证据时：「为什么指标 X 下跌了？」「是什么驱动了这个？」「拆解一下」「我们需要哪些数据？」。构建树、假设和证据，最后给出答案与关键不确定性。快速判断时跳过。

A

api-database-drizzle

agents-inc / skills

Drizzle ORM、查询、迁移

A

api-ninjas

membranedev / application-skills

API Ninjas 集成。管理 Organizations、Users、Goals、Filters。当用户想要与 API Ninjas 数据交互时使用。

A

arcgis-imagery

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

使用 ImageryLayer、ImageryTileLayer、像元过滤、栅格函数、多维数据和定向影像处理栅格与影像数据。适用于卫星影像、高程数据和科学栅格数据集。

A

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33 / agentic-awesome-skills

使用 Azure AI Anomaly Detector SDK for Java 构建异常检测应用。实现单变量／多变量异常检测、时间序列分析或 AI 驱动的监控时使用

A

azure-ai-vision-imageanalysis-java

sickn33 / agentic-awesome-skills

使用 Azure AI Vision SDK for Java 构建图像分析应用。适用于实现图像描述、OCR 文本提取、对象检测、打标签或智能裁剪。

A

azuresql-db-ci

microsoft / azure-sql-database-container

在 CI 中对 Azure SQL Database 容器（Private Preview，本地引擎）运行集成测试。适用于：设置 GitHub Actions、Azure Pipelines 或 GitLab CI 以针对 Azure SQL DB 进行测试；向 CI 工作流添加数据库服务容器；测试需要在流水线中使用真实的 Azure SQL 引擎；或当你看到 "service container"、"health-cmd"、"ACR_USERNAME/ACR_PASSWORD"、"MSSQL_SA_PASSWORD secret" 或 "integration test database" 时。也适用于工作流即将拉取 SQL Server 镜像 mcr.microsoft.com/mssql/server 的情况，此时应停止并改用 Azure SQL Database 引擎镜像。涵盖使用凭据从私有 ACR 拉取、在容器内运行 sqlcmd 的服务健康检查（因此运行器无需客户端工具）、在测试前预置 appdb，以及将测试连接字符串指向用户数据库而非 master。

A

azuresql-db-local-to-cloud

microsoft / azure-sql-database-container

证明针对本地 Azure SQL Database 容器构建并测试的代码无需修改即可在云端的 Azure SQL Database 上运行，只需更改连接字符串。适用于：用户希望先本地开发再部署到云端；询问 "will this work in Azure"、"same code local and cloud"、"promote to Azure SQL"、"swap the connection string"、"dev/prod parity"、"local to cloud"；或正在为必须同时面向容器和云服务器的应用配置 SQL_CONNECTION_STRING。当应用在本地使用 SA 认证但需要在云端使用 Microsoft Entra 认证时使用。涵盖 Node (mssql)、.NET (Microsoft.Data.SqlClient) 和 Python (pyodbc)。在手工编辑应用代码以 "make it work in Azure" 之前，先使用此技能；规则是代码不变，只更改连接字符串。

B

business-analyst

marcioaltoe / skills

将探索转化为可直接决策的分析：按六项可行性标准为功能想法打分并给出 KPI 目标，把悬而未决的问题转化为 A/B/C 选项并附推荐默认方案，产出高管级别的交付物（KPI 框架、预测、cohort/LTV-CAC 模型、A/B 结果解读、市场规模测算）。适用于想法/PRD 探索阶段，用于打分或构建决策，也适用于任何以定量方式支持决策的任务。不适用于软件实现、UI 工作或数据库迁移。

C

cell-type-annotation

awslabs / hcls-agent-skills

生成代码，使用 CellTypist、SingleR、基于标记的注释或参考标签转移（scANVI/ingest）为单细胞 RNA-seq 聚类分配细胞类型标签。触发于以下请求："annotate cell types"、"label clusters"、"run CellTypist"、"SingleR annotation"、"marker gene dotplot"、"transfer labels from reference atlas"、"cell identity"、"automated annotation"、"reference mapping"、"scANVI label transfer"、"canonical markers"、"immune cell types"、"hierarchical annotation"、"majority voting CellTypist"、"over-clustering annotation"。