Skills

C

china-nav-tieout

jwangkun / claude-for-financial-services-cn

面向中国基金和投资组合的资产净值（NAV）对账与核对。由原 nav-tieout skill 改编，适配 A 股持仓、中国基金会计准则和境内托管安排。触发词：“A股净值核对”“NAV计算”“NAV tie-out China”“基金净值”“net asset value [fund]”或“portfolio valuation [date]”。

D

database-migration

hermeticormus / libreuiux-claude-code

在不同 ORM 和平台上执行数据库迁移，采用零停机策略、数据转换和回滚流程。适用于迁移数据库、更改架构、执行数据转换或实施零停机部署策略。

D

database-optimization-commerce

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

通过合理的索引、查询分析、只读副本和搜索引擎分流策略，加速缓慢的商品与订单查询

D

db-normalization

hainrixz / claude-db

审查关系模式规范化——1NF 到 3NF 的违规、重复组和列内 CSV、部分与传递函数依赖，以及过早或无纪律反规范化的反向陷阱。模块 M1。为 Design & Integrity 评分（Modelado 类别）提供输入。

D

debugging-snowflake-queries

kilo-org / skills

当用户需要帮助调试 Snowflake SQL 查询、理解 Snowflake 查询失败、排查错误结果、修复连接或过滤、诊断性能问题，或将模糊的仓库错误转化为具体根因和修正后的查询时，应使用此技能。它是一个独立的 Snowflake 查询调试技能，适用于跨数据库、schema 和环境的临时 SQL 工作。

D

design-impact-reporting

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

用能引起利益相关者共鸣的表述，传达设计对业务和用户成果的贡献。

A股财报研读助手 - 解读利润表/资产负债表/现金流量表

E

entity-framework-core

managedcode / dotnet-skills

为现代 .NET 应用设计、调优或审查 EF Core 数据访问，涵盖正确的建模、迁移、查询转换、性能和生命周期管理。适用场景：DbContext、迁移、模型配置、EF 查询、跟踪、加载、性能、事务以及 EF6 迁移决策。不适用场景：无关技术栈；不需要这类具体指导的通用任务。调用行为：检查仓库上下文、编辑目标文件，并在做出更改时运行相关的构建、测试、lint 或验证命令。

E

exec-dashboard-blueprint

gtmagents / gtm-agents

面向营销分析高管仪表盘的布局与叙事指南。

E

exploratory-data-analysis

jaechang-hits / sciagent-skills

面向科学文件的探索性数据分析方法论。按数据类型（表格、序列、图像、光谱、结构、组学）划分的决策框架、质量评估、报告生成、200 多种格式的格式检测。在拿到数据文件需要初步探索，或在进入流水线前选择分析方法时使用。

F

firecrawl

marcioaltoe / skills

通过 Firecrawl CLI 完成的任何实时网页任务，包括常规网络调研：搜索网页、读取或提取页面、收集来源、查找站点 URL、批量提取、下载站点、变更提醒，以及需要点击或登录的页面——仅限网页；本地文件请用 firecrawl-parse。美国法律或法规问题请用 gov；论文请用 firecrawl-research-index；类库、API、错误或缺陷问题请用 firecrawl-developer-index。

G

general-figure-guide

jaechang-hits / sciagent-skills

面向生成的科学图表的通用 QA 清单：标签重叠、文本被裁剪、缺失坐标轴/图例、数据过于拥挤，以及跨期刊的分辨率/格式指南。

G

grafana-skill

julianobarbosa / claude-code-skills

通过 Grafana 的 HTTP API 进行交互的综合 skill，可管理面板、数据源、文件夹、告警、注释、用户、团队和组织。当 Claude 需要 (1) 创建、读取、更新或删除 Grafana 面板，(2) 管理数据源与连接，(3) 配置告警规则、联系点和通知策略，(4) 处理文件夹与权限，(5) 管理用户、团队和服务账户，(6) 创建或查询注释，(7) 针对数据源执行查询，或通过 API 完成任何其他 Grafana 自动化任务时使用。

G

graphify

ariadoss / superskills

将任意代码、文档、论文或图片文件夹转变为可查询的知识图谱 — 交互式 HTML、可用于 GraphRAG 的 JSON，以及通俗语言的审计报告。

G

graphrag-evaluation

lyndonkl / claude

从知识图谱完整性、检索相关性、答案正确性、推理深度和幻觉防 preventing 等维度评估 GraphRAG 系统。提供结构化评估框架、指标选择指导和测试协议。适用于评估 GraphRAG 质量、对多步推理进行基准测试、度量幻觉减少情况，或用户提到 evaluate GraphRAG、质量指标、答案正确性、test my GraphRAG 或 measure RAG performance 时。

G

gtm-quickstart

aimonk2025 / google-tag-manager-automation

面向新用户的 GTM 价值快速预览。连续运行 gtm-analytics-audit 和 gtm-strategy，输出前 5 个跟踪机会，并附业务理由与工作量估算。不做实施，不改 DOM。只清楚回答“该跟踪什么以及为什么”。触发词 —— "quickstart"、"what should I track"、"show me tracking opportunities"、"quick GTM overview"、"I'm new to GTM"、"where do I start"。

I

ib-create-consolidated-report

staskh / trading_skills

将目录中的 IBRK 交易 CSV 文件合并为一份汇总报告。按符号、标的、日期、行权价、买入/卖出和开仓/平仓对交易进行分组。同时输出 markdown 和 CSV。

I

influencer-tracking

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

通过为每位创作者生成唯一 UTM 链接、归因销售并对照营销活动支出报告收入，衡量网红营销活动的 ROI

K

kuaishou-comment

redfox-data / redfox-community

快手评论分析工具。输入作品链接即可获取一级评论数据，支持分页浏览、评论情感分析（积极/负面/需求/竞品），生成精美 HTML 报告。当用户需要查看快手作品评论、分析评论舆情、了解用户反馈时使用。触发词：快手评论、作品评论、评论查询、评论分析、评论舆情、看评论。

L

li-analyzer

jiangjiax / li-skills

当用户说「数据复盘」「爆款分析」「分析我的内容」「拆解博主爆款」「分析哪期视频最火」时，应使用本 skill。当用户说「全对标分析」「跨博主分析」「哪类选题最容易爆」「总结爆款规律」时，以全对标模式运行，读取所有爆款话题分析报告进行横向比较。自动读取已发布视频脚本，按爆款等级（✈️🚗🛵🚲🚶）分类，提取标题公式、内容结构、话题类型等可复用创作规律，生成分类整理报告。不应触发：选题推荐（用 li-recorder）、写脚本（用 li-writer）。Use when the user asks to "analyze my content", "data review", "viral analysis", or wants to break down a creator's top-performing videos.

L

linkfox-amazon-product-selection

linkfox-ai / linkfox-skills

亚马逊选品一站式 AI 工具集，整合 竞品查询/ABA/前台/Keepa/Sorftime/Jungle Scout/卖家精灵/SIF/极目/商业洞察等 12 类工具 33 项子能力，覆盖选品、关键词、竞品、评论、利基与趋势。

M

mixpanel-automation

sickn33 / agentic-awesome-skills

通过 Rube MCP（Composio）自动化 Mixpanel 任务：事件、分群、漏斗、群组、用户画像、JQL 查询。始终先搜索工具以获取最新 schema。

M

ml-model-integration

itallstartedwithaidea / agent-skills

ML Model Integration 提供从 HuggingFace Hub 发现、评估和部署机器学习模型的工作流。

M

ml-pipeline-workflow

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

构建端到端 MLOps 流水线，涵盖数据准备、模型训练、验证和生产部署。创建 ML 流水线、实施 MLOps 实践，或自动化模型训练与部署工作流时使用。

M

model-equivariance-auditor

lyndonkl / claude

通过系统性的等变性测试、逐层隔离和梯度分析，验证已实现的神经网络模型是否正确地遵循其预期对称性。适用于测试模型等变性、调试对称性 bug、验证实现正确性、检查模型是否真正具有等变性，或诊断等变模型为何不工作。

N

nansen-perp-trader

nansen-ai / nansen-cli

深入分析 Hyperliquid 永续合约交易者：身份、未平仓头寸、近期交易和整体 PnL。

O

obsidian-graph-query

azuma520 / obsidian-graph-query

对 Obsidian 库的链接结构运行图查询：邻居（N 跳）、最短路径、连通簇、枢纽笔记、桥接/割点、增强孤立笔记、关系统计摘要、全库统计。支持可配置的 frontmatter 关系字段。用于：知识图谱、笔记关系、图查询、链接分析、笔记连接、枢纽笔记、簇分析、桥接笔记、关系摘要、库统计、查找笔记间路径、分析连接、显示孤立笔记、筆記關係、連結分析、孤立筆記、知識圖譜、樞紐筆記、vault 統計。

O

openai-jupyter-notebook

trailofbits / skills-curated

当用户要求为实验创建、搭建或编辑 Jupyter notebook（`.ipynb`）时使用，

O

orchestrating-mixed-methods

timlai666 / skills

此技能必须用于整合定性与定量研究（質性與量化整合、混合研究），包括研究设计、文献综述、证据综合与创新（研究設計、文獻探討、證據綜整、創新）。当研究问题能从情境理解与测量或测试的整合中获益时应使用。当证据不适合时，不得强行进行数值综合，也不得覆盖明确的单一方法约束。

P

personalization-engine

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

使用平台应用和推荐工具，基于浏览历史和购买模式，为每位购物者展示个性化的商品推荐

P

postgres

magnus919 / agent-skills

安全地运维 PostgreSQL 实例：配置审查、索引与查询计划分析、vacuum 与膨胀管理、WAL 归档与时间点恢复、复制与故障转移、扩展、大版本升级，以及使用捆绑的只读 pgdiag 脚本进行基于证据的诊断。当运行或检查 PostgreSQL 服务、诊断性能或备份健康状况，或规划升级或故障转移时使用。不适用于应用层数据访问模式（那是 backend-engineering）或 schema 设计（那是 data-architect/data-engineering）。

P

postgresql

chaterm / terminal-skills

PostgreSQL 数据库管理

P

postgresql-table-design

hermeticormus / libreuiux-claude-code

设计 PostgreSQL 专用模式，涵盖最佳实践、数据类型、索引、约束、性能模式与高级功能

P

pp-apify

mvanhorn / printing-press-library

Apify 平台的全部功能，外加本地 SQLite 存储、跨 Actor 搜索、新颖性差异对比、成本感知运行，以及…… 触发短语：`scrape twitter for AI mentions`、`run apify actor`、`what's new in my reddit scraper`、`build a newsletter from this week's scrapes`、`how much did my apify scrapes cost this month`、`use apify`、`run apify`。

P

predictive-intelligence

serac-labs / serac

使用 ServiceNow Predictive Intelligence —— 用 sn_ml.ClassificationPredictor 进行自动分类，用 SimilarityPredictor 查找相关记录，用 ClusteringPredictor，以及模型训练/再训练和预测反馈的准确率跟踪。

P

privacy-engineering

magnus919 / agent-skills

把隐私原则和法律要求转化为数据流、生命周期、验收和验证产物。映射数据分类、目的、处理、访问、保留、删除、驻留和同意；定义可验证的隐私验收标准；并产出数据生命周期记录、保留/删除验证计划和隐私变更审查。当需要把隐私落到系统、功能或数据流的工程中时使用——不用于法律建议、特定司法管辖区的监管解读，也不替代安全工程或事件响应。

P

protein-structure-analysis

awslabs / hcls-agent-skills

蛋白质结构分析流程技能，涵盖 PDB/mmCIF 解析、RMSD 叠合、Ramachandran/二面角分析、结合口袋检测、接触图、B-factor 柔性、DSSP 二级结构及格式转换。触发词包括 PDB、protein structure、RMSD、Ramachandran、binding pocket、Biopython、PyMOL、pocket detection、fpocket、DSSP、PDBQT、structural alignment、superposition。

P

purview-data-catalog

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview Unified Catalog（数据目录）指南 —— 在 Data Map 之上实现业务友好的发现、治理域、数据产品、术语表术语和数据质量。涵盖治理域、数据产品和数据整理。WHEN: Purview 数据目录、统一目录、数据产品、治理域、业务术语表、数据质量、面向分析师的数据发现、整理数据资产、数据管理。

P

pyimagej-fiji-bridge

jaechang-hits / sciagent-skills

用于 ImageJ2/Fiji 的 Python 桥接，支持宏、插件（Bio-Formats、TrackMate、Analyze Particles）、NumPy↔ImagePlus/ImgLib2 交换以及 ImageJ Ops。可从 Python 无头自动化运行 Fiji。若纯 Python 且不使用 Fiji 插件，请使用 scikit-image；可视化请使用 napari。

Q

qa-data-seeder

testomatio / skills

为某个功能准备测试数据并将其写入目标环境。分析该功能的实现，提出覆盖常规与边界情况的数据类别，并通过现有的种子机制（代码访问、REST、MCP）填充环境。当用户要求写入测试数据、填充测试或预发环境、为某功能的手动/QA 测试准备数据、为某功能生成数据集，或在环境中创建 fixture 时使用。

R

rdkit-cheminformatics

jaechang-hits / sciagent-skills

用于分子分析和虚拟筛选的化学信息学工具包：SMILES/SDF 解析、描述符（MW、LogP、TPSA）、指纹（Morgan/ECFP、MACCS）、Tanimoto 相似度、SMARTS 子结构筛选、Lipinski 类药性、反应枚举、2D/3D 坐标。更简单的 API 请用 datamol；需要细粒度净化、自定义指纹或 SMARTS/反应控制时使用 RDKit。

R

relational-database-design

pproenca / dot-skills

将逻辑关系数据库设计方法提炼为 Agent 在设计或审查模式时应用的规则。涵盖设计顺序（使命 → 表 → 字段 → 键 → 关系 → 业务规则 → 视图 → 完整性审查）、一表一主题的分解、原子的单值字段、候选键/主键/外键、带删除规则与参与度的关系类型、数据完整性的四个层级、数据库与应用的业务规则、验证表、派生数据视图，以及需要避免的平面文件/电子表格/RDBMS 驱动反模式。该结构是逻辑的、与 RDBMS 无关，并且构建时即已规范化。在设计新的关系模式、审查或重构现有模式、解决冗余或重复数据、选择键、建模关系，或决定约束应放在何处时使用。

R

reviewing-data-model

bm629 / agent-skills

在评审/评判一份已完成的数据模型文档（持久化/领域模型——实体、键、关系、索引、规范化、生命周期）以判断工程师能否正确构建 schema 并查询它时使用——这是验收关口，而非撰写。依据单一来源的 9 项完整性 + 可查询性标准进行评判：实体有类型 + 有键（存储形态，而非 api-spec DTO）；关系带有基数 + 引用规则（on-delete / embed-vs-reference）；每个索引都可追溯到某个访问模式；规范化 + 范式选择 + 权衡；生命周期 + 迁移；图 ⇄ 表保持同步；隐私/规模；与 api-spec 单向一致并与已交付 schema 保持一致；修订仅限增量范围。具备范式意识（关系型/文档型/图/宽列/键值——绝不反射式地套用关系型）。仅输出 `VERDICT: approve|revise`——对满足标准的模型给出 approve，对存在具名缺口的模型给出 revise。不适用于撰写、api-spec/feature-spec 或通用设计文档（请用 design-review）。

S

seaborn-statistical-plots

jaechang-hits / sciagent-skills

基于 matplotlib 的统计可视化，原生支持 pandas。自动聚合、CI、分组，支持分布图（histplot、kdeplot）、分类图（boxplot、violinplot）、关系图（scatterplot、lineplot）、回归图（regplot、lmplot）、矩阵图（heatmap、clustermap）、网格图（pairplot、FacetGrid）。用于快速统计汇总；需要精细控制时用 matplotlib；需要交互式 HTML 时用 plotly。

S

shopify-metafields

finsilabs / awesome-ecommerce-skills

使用可从 Liquid 和 Storefront API 访问的类型化 metafield 定义，在任何 Shopify 资源（商品、订单、客户）上存储自定义数据

S

statsig-create-cloud-metric

statsig-io / agent-skills

通过 Console API POST /console/v1/metrics 创建 Statsig Cloud 指标。适用于为 Cloud 项目起草或执行 Create Metric 请求，包括必填字段和指标类型差异。

S

stock-analysis

kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

使用 Yahoo Finance 数据分析股票和加密货币。支持投资组合管理、带告警的自选列表、股息分析、8 维股票评分、病毒式趋势检测（Hot Scanner），以及传闻/早期信号检测。适用于股票分析、投资组合跟踪、财报反应、加密货币监控、热门股票，或在进入主流视野前发现传闻。

S

stock-analysis

moinsen-dev / stock-analysis

使用 Yahoo Finance 数据分析股票和加密货币。支持投资组合管理、带告警的自选列表、股息分析、8 维股票评分、病毒式趋势检测（Hot Scanner），以及传闻/早期信号检测。适用于股票分析、投资组合跟踪、财报反应、加密货币监控、热门股票，或在进入主流视野前发现传闻。

S

streaming-data

ancoleman / ai-design-components

使用 Kafka、Pulsar、Redpanda、Flink 和 Spark 构建事件流与实时数据管道。涵盖 TypeScript、Python、Go 和 Java 中的生产者/消费者模式、流处理、事件溯源和 CDC。适用于构建实时系统、微服务通信或数据集成管道。

S

string-database-ppi

jaechang-hits / sciagent-skills

通过 STRING REST API 查询 PPI（5900 万蛋白、200 亿互作、5000+ 物种）。检索网络、运行 GO/KEGG 富集、查找伙伴、检验 PPI 显著性、可视化网络、分析同源性。化学相互作用请用 chembl-database-bioactivity；通路请用 kegg-database。

S

syncfusion-winforms-pivot-chart

syncfusion / winforms-ui-components-skills

实现 Syncfusion Windows Forms Pivot Chart 控件，用于通过交互式向下钻取功能可视化多维数据。当处理数据透视表图表、数据透视表数据可视化、向下钻取图表、分层图表数据或商业智能可视化时使用。支持 11 种以上图表类型（折线图、样条图、柱形图、面积图、堆积图）、使用 IEnumerable/DataTable 进行数据绑定、向上/向下钻取操作、数据透视表字段列表、分组栏、图例自定义、Excel 导出、缩放、滚动和触摸支持。

T

tensorflow-deep-learning

mindrally / skills

使用 TensorFlow 和 Keras 构建、训练、评估和部署神经网络的最佳实践。适用于编写 tf.data 输入管道、定义或训练 Keras 模型、配置用于检查点和早停的回调、评估已训练的模型，或导出模型用于服务。

T

tt-audience-insights

sergebulaev / tiktok-skills

从真实数据解读你的 TikTok 细分领域与受众。扫描某个话题标签获取热门视频及其播放量、点赞和评论，查看哪些钩子和声音正在奏效，拉取某个主页的视频（你自己的或竞品的），并读取视频下的评论者（TikTok 隐藏点赞者，所以评论者就是信号）。由 Apify 提供支持，无需登录。触发词包括"TikTok 上什么在流行"、"分析这个话题标签"、"竞品视频"、"读取我的评论"、"哪些声音正在奏效"。不用于写脚本（用 tt-hook-scripter）。

X

xlsx-processing-anthropic

lawve-ai / awesome-legal-skills

只要电子表格文件是主要输入或输出，就使用此技能。这包括用户想要打开、读取、编辑或修复现有的 .xlsx、.xlsm、.csv 或 .tsv 文件（例如添加列、计算公式、设置格式、制作图表、清理杂乱数据）；从头开始或基于其他数据源创建电子表格；或在表格文件格式之间进行转换。尤其是用户提到电子表格的文件名或路径（即使只是随口说“下载文件夹里的 xlsx”），并希望对其进行处理或生成文件时，也应触发此技能。将格式错误的行、错位的表头、无用数据等杂乱表格数据清理或重组为规范电子表格时也应触发。交付内容必须是电子表格文件。若主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库管道或 Google Sheets API 集成，即使涉及表格数据，也不要触发。

0

07-bao-cao-marketing

minhnv0807 / ai-business-skills

Dung khi can viet bao cao marketing cho nguoi khac doc — weekly 1 trang cho CEO, monthly day du, hoac strategy report theo quy. Cau truc TL;DR, so vs target, insight, quyet dinh can duyet, viec tiep theo. Kich hoat khi user nhac 'bao cao marketing', 'report thang', 'weekly update cho sep', 'tong ket quy', 'lam bao cao cho khach hang', 'bao cao content'. Khong dung cho — chan doan tai sao so xau thi dung skill 03-danh-gia-hieu-suat; bien data tho thanh insight thi dung skill 13-phan-tich-du-lieu.

1

10-reverse-kpi-global

minhnv0807 / ai-business-skills

适用于用户需要从收入目标倒推产生它的各项数字时 —— 所需线索量、最高 CPA 与 CPL、漏斗转化阈值，以及必须投入的预算，含三种情景和美国、欧盟、东南亚、拉美的货币处理。触发词："reverse KPI"、"how much budget do I need"、"what CPA can I afford"、"work backward from revenue"、"how many leads to hit target"、"break-even ROAS"。当用户给出一个收入目标并询问它是否现实时也使用。不适用于 —— 把现有预算分摊到各渠道和各月，见 `61-budget-planning-global`；完整的付费媒体计划，见 `54-media-plan-global`；周期计划，见 `00-marketing-plan-global`。

1

13-data-analysis-global

minhnv0807 / ai-business-skills

当存在原始数据——Meta、Google、TikTok、GA4、Shopify、CRM 导出或电子表格——且需要转化为洞察和决策时使用：描述性、诊断性、预测性和指导性分层，按渠道、campaign、creative、audience 和时间的切分，cohort，以及决策日志。触发词为「analyze this data」「read these numbers for me」「what does this export say」「pull insight from GA4」「cohort analysis」「here is the spreadsheet」。也适用于用户粘贴表格并询问其含义时。不适用——诊断广告根因，见 `03-performance-eval-global`；撰写利益相关者阅读的报告，见 `07-marketing-report-global`；审计账户设置，见 `21-ads-audit-global`。

1

19-ab-test-setup

minhnv0807 / ai-business-skills

Dung khi can test co ky luat de biet phuong an nao thang that — chon dung mot bien de test, viet gia thuyet, tinh sample size, setup tracking, doc y nghia thong ke va ghi test log cho ads, landing page, email hoac gia. Kich hoat khi user nhac 'A/B test', 'split test', 'test creative', 'test copy', 'test landing', 'chay bao lau moi du ket luan', 'ban nao thang', 'test xong khong biet doc ket qua', 'ket qua co dang tin khong'. Khong dung cho — so dang xau va can chan doan nguyen nhan thi dung skill 03-danh-gia-hieu-suat; nhan ngan sach cho creative da thang thi dung skill 55-scaling-ads; ra soat toan bo trang khong ra don thi dung skill 68-cro-audit-trang.

1

1c-query-opt

arman-kudaibergenov / 1c-ai-development-kit

此技能 MUST 在优化 1С 查询时被调用：临时表、JOIN 与子查询、虚拟表参数、СКД、索引。在查询缓慢和性能诊断时 SHOULD 也调用。请勿用于基础查询语法——请使用 1c-help-mcp。

A

a-b-test-design

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

设计严谨的 A/B 测试，包含假设、变体、指标和样本量计算。