Skills

A

anomaly-detector

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

使用统计和机器学习方法检测数据中的异常。包括 Z-score、IQR、Isolation Forest 和时间序列异常。

A

azure-ai-ml-py

sickn33 / agentic-awesome-skills

适用于 Python 的 Azure Machine Learning SDK v2。用于 ML 工作区、作业、模型、数据集、计算资源和管道

A

azuresql-db-rag

microsoft / azure-sql-database-container

在 Azure SQL Database 容器上使用原生 VECTOR 类型和 VECTOR_DISTANCE 构建本地向量搜索、RAG、嵌入和语义搜索。当你需要存储嵌入、进行相似度搜索、top-k 最近邻、余弦距离、检索增强生成、"find similar documents"、聊天机器人记忆，或针对本地 SQL 数据库进行语义查找时使用。当数据已经存放（或可以存放）在 Azure SQL 中时，用它替代 pgvector、FAISS、Chroma、Pinecone 或独立的向量存储。涵盖 VECTOR(n) 列类型、用 CAST(CAST(? AS NVARCHAR(MAX)) AS VECTOR(n)) 插入嵌入（维度为字面量）、可插拔的 embed() 以便云端只需更换端点，以及一个可用的 CREATE VECTOR INDEX 及其两个阻碍性错误。先在 master 上创建 appdb，使每个脚本都能在全新的容器上运行。

C

card-sort-analysis

infrasity-labs / dev-gtm-claude-skills

分析卡片分类结果，为信息架构和导航结构提供依据。在开展开放式或封闭式卡片分类研究之后使用。

C

china-client-report

jwangkun / claude-for-financial-services-cn

为中国财富管理客户生成面向客户的业绩报告。基于原始 client-report 技能改编，适配 A 股投资组合、中国监管要求和本地报告惯例。触发词为 "A股客户报告"、"客户持仓报告"、"client report China"、"wealth report A-share"、"客户业绩报告" 或 "portfolio report for [client]"。

C

china-comps-analysis

jwangkun / claude-for-financial-services-cn

A 股股票的可比公司分析。基于原始 comps-analysis 技能改编，适配中国市场数据源、A 股交易倍数和国内可比公司选择。触发词为 "A股可比公司"、"可比分析"、"comps China"、"peer comparison A-share"、"可比公司分析" 或 "trading comps [industry]"。

C

china-dcf-model

jwangkun / claude-for-financial-services-cn

面向 A 股股票的现金流折现 (DCF) 估值模型。该别名技能指向 china-dcf，后者提供适配中国市场惯例的全面 DCF 建模。触发词为 "A股DCF模型"、"DCF估值"、"DCF model China"、"现金流折现"、"discounted cash flow A-share" 或 "DCF [company]"。

C

cloud-aliyun-rds

partme-ai / full-stack-skills

为 Alibaba Cloud RDS 提供全面指导，包括数据库创建、配置、备份和 RDS 管理。适用于用户询问 Alibaba Cloud RDS、需要创建 RDS 数据库、配置 RDS 或管理 Alibaba Cloud 数据库服务时。

C

cognitive-fallacies-guard

lyndonkl / claude

检测并防止可视化、仪表盘、报告和演示文稿中的视觉误导、认知偏差和数据完整性违规。审计图表的真实性，诊断误读原因，并提供具体修复方案。当用户提到 chartjunk、误导性图表、截断坐标轴、数据完整性、视觉欺骗、3D 图表问题、数据挑选，或需要审计可视化的准确性时调用。如需一般设计评估，请使用 `design-evaluation-audit`。如需认知基础，请使用 `cognitive-design`。

D

daily-papers-fetch

huangkiki / dailypaper-skills

抓取、排序并补充近期 arXiv 和 Hugging Face 论文信息。英文触发词：“fetch papers”“fetch papers from the last three days”。这是流水线第 1 阶段。论文抓取（3 步流水线的第 1 步）。抓取 arXiv + HuggingFace 最新论文，打分筛选，补充信息，将 daily_papers_enriched.json 输出到共享临时目录，供后续 skill 使用。触发词：“论文抓取”“跑一下论文抓取”。支持多天模式：“过去3天论文推荐”“过去一周论文推荐”“过去一周的论文”“抓 3 天的论文”“最近5天”

D

data-expert

oimiragieo / agent-studio

数据处理专家，涵盖解析、转换与验证。

D

data-quality-auditor

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

通过检查缺失值、重复项、类型问题和不一致性来评估数据质量。适用于数据校验、ETL 流水线或数据集文档。

D

data-warehouse

pluginagentmarketplace / custom-plugin-sql

精通数据仓库设计，涵盖星型模式、维度建模、事实表/维度表、缓慢变化维度和企业级最佳实践。附完整模式示例。

D

distributed-llm-pretraining-torchtitan

kiterlin / intelligent-detection-system

使用 torchtitan 提供 PyTorch 原生的分布式 LLM 预训练，采用 4D 并行（FSDP2、TP、PP、CP）。适用于使用 8 至 512+ 个 GPU，通过 Float8、torch.compile 和分布式检查点大规模预训练 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义模型。

D

drizzle-database

blogic-cz / blogic-marketplace

在 template-ts 项目中定义 Drizzle ORM schema 表、类型化关系、索引/约束模式、迁移变更或 Drizzle 查询组合时，应使用此技能。

暂无简介

E

embedding-optimization

ancoleman / ai-design-components

通过模型选择、分块策略、缓存与性能调优来优化 RAG 系统的向量嵌入。适用于构建需要高性价比、高质量嵌入的语义搜索、RAG 流水线或文档检索系统时。

E

event-sourcing

citypaul / .dotfiles

函数式 TypeScript 的事件溯源模式——将状态持久化为过去事件的仅追加日志，并通过折叠这些事件来重建状态。适用于实现 Decider 写模型、事件存储、投影与读模型、事件版本控制或快照时。构建于 domain-driven-design 的 Decider 与 hexagonal-architecture 的 ports/adapters 之上。不要在 CRUD 场景使用，或在审计日志或 outbox 模式已足够时使用。

E

executive-dashboard

dengineproblem / agents-monorepo

高管仪表盘专家。用于 KPI 可视化、商业智能和报表。

F

fine-tuning-with-trl

kiterlin / intelligent-detection-system

使用 TRL 通过强化学习微调 LLM：使用 SFT 进行指令微调，使用 DPO 对齐偏好，使用 PPO/GRPO 优化奖励，并训练奖励模型。适用于需要 RLHF、让模型与偏好对齐或基于人工反馈训练的场景。可与 HuggingFace Transformers 配合使用。

G

geopandas-geospatial

jaechang-hits / sciagent-skills

扩展 pandas 的地理空间矢量分析。读写空间格式（Shapefile、GeoJSON、GeoPackage、Parquet、PostGIS）、CRS 处理、几何操作（buffer、simplify、centroid、affine）、空间分析（连接、叠加、融合、裁剪、距离）、可视化（分级设色图、交互式地图、底图）。适用于空间连接、叠加、CRS 变换、面积/距离、地图。

G

go-upc

membranedev / application-skills

Go-UPC 集成。管理 Organizations。适用于用户希望与 Go-UPC 数据交互时。

暂无简介

H

hyperext-sage-50

membranedev / application-skills

Hyperext: Sage 50 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户希望与 Hyperext: Sage 50 数据交互时。

I

i4h-workflow-e2e

nvidia / skills

运行维护中的工作流 data-to-policy 流水线，从录制到 checkpoint 验证。适用于完整的端到端请求；不适用于单个阶段。

I

implisense-api

membranedev / application-skills

Implisense API 集成。管理 Organizations。适用于用户希望与 Implisense API 数据交互时。

M

matlab-scientific-computing

jaechang-hits / sciagent-skills

MATLAB/GNU Octave 数值计算：矩阵、线性代数、ODE、信号处理、优化、统计、科学可视化。MATLAB 语法的示例在两者上均可运行。Python 请使用 numpy/scipy；统计建模请使用 statsmodels。

M

microsoft-priva

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Priva 指南 —— 隐私风险管理和主体权利请求。涵盖 Priva Privacy Risk Management 和 Priva Subject Rights Requests，以发现隐私风险并满足数据主体请求（GDPR/CCPA）。WHEN：Microsoft Priva、隐私风险管理、主体权利请求、DSAR、数据主体请求、GDPR 履行、隐私风险策略、数据最小化、过度暴露的个人数据。

M

ml-pipeline-workflow

hermeticormus / 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。

N

napari-image-viewer

jaechang-hits / sciagent-skills

用于显微镜成像的交互式查看器。将 2D/3D/4D 数组显示为 Image、Labels、Points、Shapes、Tracks 图层；支持标注、插件分析、无头截图。是 Python 生物图像工作流的核心可视化工具。宏处理请使用 ImageJ/FIJI；Python 原生交互式可视化和深度学习分割审查请使用 napari。

N

ns-postgres-rag

nextstage-brasil / skills

(NS) PostgreSQL 检索——pgvector、FTS+向量混合、GraphRAG 表、多跳、100 万+ 规模。适用于在 Postgres 上做 RAG 或 GraphRAG、pgvector、混合搜索、文档链接、实体合并、多跳或 100 万+ 规模检索——即使用户说的是 search、embeddings 或 SQL 中的知识图谱。不要用于本体/引用或拒答（`ns-graphrag`）、应用代码、竞品向量数据库、CrewAI 或通用 Web 应用。

P

paper-verification

fcakyon / phd-skills

当用户想要对照代码或数据验证论文论断、审计数值准确性、检查公式与代码的一致性，或验证引用准确性时使用。触发短语如 "verify claims"、"check numbers"、"do the numbers match"、"formula vs code"、"audit the paper"、"cross-check results"。

P

ph-analytics-setup

yoanbernabeu / producthunt-skills

为你的 Product Hunt 发布设置分析跟踪。使用本技能配置跟踪工具、创建仪表盘，并确保捕获所有重要的发布指标。

P

pubmed-database

jaechang-hits / sciagent-skills

通过 NCBI E-utilities REST API 以编程方式访问 PubMed。涵盖布尔/MeSH 查询、字段标记检索、端点（ESearch、EFetch、ESummary、EPost、ELink）、用于批量处理的 history server、引文匹配、系统综述策略。适用于生物医学文献检索或自动化流水线。

P

purview-data-classification

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview 数据分类和敏感度标签指南 —— 敏感信息类型（SIT）、可训练分类器、精确数据匹配，以及带自动标记的敏感度标签分类体系。涵盖构建标签分类体系、选择检测方法，以及在模拟中推出自动标记。WHEN：数据分类、敏感度标签、敏感信息类型、SIT、可训练分类器、精确数据匹配 EDM、自动标记、标签分类体系、分类数据、信息保护标签、MIP 标签。

P

purview-data-lifecycle

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview 数据生命周期管理和记录管理指南：使用保留标签和策略在 Microsoft 365 中保留和删除内容，并声明记录。涵盖保留策略、自适应与静态范围、优先级原则、处置审查和监管记录。适用场景：数据生命周期管理、保留策略、保留标签、记录管理、声明记录、处置审查、自适应范围、保留和删除内容、文件计划、监管保留、不可变记录。

P

purview-data-map

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview Data Map 指南：这是扫描并映射多云和本地环境中的数据源，以支持编目和治理的基础。涵盖数据源注册、集成运行时（托管与自托管）、扫描规则集、分类、集合和成本控制。适用场景：Purview Data Map、扫描数据源、注册数据源、数据发现、集成运行时、映射企业数据、多云数据扫描、分类扫描、集合、术语表。

P

purview-general

vinayaklatthe / microsoft-security-skills

Microsoft Purview 数据安全、治理和合规套件的入门技能。帮助根据目标选择合适的 Purview 解决方案，并了解统一门户、角色和许可模式。适用场景：Microsoft Purview 概览、选择 Purview 解决方案、Purview 门户、数据治理与数据安全及合规、Purview 角色和权限、从何处开始使用 Purview、Purview 许可、不知道该使用哪个 Purview 功能、Purview 涵盖哪些内容、开始使用 Purview、Purview 产品概览、需要哪种合规工具。Purview 入门时先使用此技能，然后根据具体用例使用相应技能。

R

ray-data

kiterlin / intelligent-detection-system

面向 ML 工作负载的可扩展数据处理。在 CPU/GPU 上流式执行，支持 Parquet/CSV/JSON/图像。与 Ray Train、PyTorch、TensorFlow 集成。可从单机扩展到数百个节点。适用于批量推理、数据预处理、多模态数据加载或分布式 ETL 流水线。

R

redis

chaterm / terminal-skills

Redis 数据库管理

R

review-salience-xlsx

timlai666 / skills

此技能必须用于产品评论显著度评分（0–7）、评论 × 属性 Excel 矩阵，或对这些评论分数进行 PCA 和 K-means 分析（逐则评论评分、提及程度、显著度矩阵、评论×属性 Excel、评论 PCA、评论分群）。它必须支持单个阶段的请求，且不得用于无关的 PCA 或聚类任务。

S

scientific-visualization

leonchaox / qinyan-academic-skills

面向可发表图表的元技能。在创建需要多面板布局、显著性标注、误差棒、色盲友好配色以及特定期刊格式（Nature、Science、Cell）的期刊投稿图表时使用。使用出版级样式编排 matplotlib/seaborn/plotly。快速探索请直接使用 seaborn 或 plotly。

S

scikit-learn-machine-learning

jaechang-hits / sciagent-skills

Python 中的经典机器学习：分类、回归、聚类、降维、评估、调参、预处理流水线。线性模型、树集成、SVM、K-Means、PCA、t-SNE。深度学习请使用 PyTorch/TF；大规模场景请使用 XGBoost/LightGBM。

S

scrapesocial-instagram

skillatlas / skills

当用户需要 Instagram 研究或工作流指导以用于线索开发、达人发现、品牌监测、竞品分析、内容分析、趋势研究或受众分析时使用，包括主页分析、信息流采集、帖子或 Reel 检查、文字稿提取、评论分析、Reel 发现、精选快拍检索或嵌入生成。

S

sklearn-advanced

tondevrel / scientific-agent-skills

面向 scikit-learn 的专业子技能，聚焦稳健的流水线架构、自定义估计器开发、高级特征工程和严格的模型验证。涵盖目标编码、嵌套交叉验证和生产部署。

S

sql-optimization-patterns

ormus-solutions / libreuiux-claude-code

掌握 SQL 查询优化、索引策略和 EXPLAIN 分析，大幅提升数据库性能并消除慢查询。适用于调试慢查询、设计数据库 schema 或优化应用性能。

S

supabase

supabase-community / supabase-plugin

在任何涉及 Supabase 的任务中使用。触发条件：Supabase 产品（Database、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues）；客户端库与 SSR 集成（supabase-js、@supabase/ssr）在 Next.js、React、SvelteKit、Astro、Remix 中的使用；认证问题（登录、登出、会话、JWT、cookie、getSession、getUser、getClaims、RLS）；Supabase CLI 或 MCP 服务；模式变更、迁移、声明式模式、安全审计、Postgres 扩展（pg_graphql、pg_cron、pg_vector）；Supabase 项目上的调试与故障排查（HTTP 错误、Postgres 错误、RLS 意外行为、权限被拒、模式缓存问题、超时、Edge Function 崩溃、Realtime 断连、Storage 失败）以及读取或查询日志（Logs Explorer、ClickHouse）。

S

syncfusion-winforms-radial-gauge

syncfusion / winforms-ui-components-skills

在 Windows Forms 应用中实现 Syncfusion Gauge 控件的指南。用于创建数据可视化仪表，例如用于圆形显示（速度表、温度计）的 RadialGauge、用于水平／垂直条和进度指示器的 LinearGauge，或用于 LED 风格字母数字显示的 DigitalGauge。涵盖带指针、范围和刻度的仪表盘、仪表面板、实时监控和 KPI 显示。

S

syncfusion-winforms-smith-chart

syncfusion / winforms-ui-components-skills

实现 Syncfusion Windows Forms Smith 图（SfSmithChart）控件，用于可视化传输线的阻抗与导纳。在高频电路应用、射频工程或传输线分析中使用。涵盖归一化电阻/电抗绘制、归一化电导/电纳可视化、串联配置、坐标轴自定义、标记、图例和工具提示。

S

syncfusion-winforms-treemap

syncfusion / winforms-ui-components-skills

实现 Syncfusion Windows Forms TreeMap 控件，用于以嵌套矩形进行层次数据可视化。在处理 TreeMap 控件、层次数据显示、节省空间的图表或颜色编码可视化时使用。涵盖 TreeMap 配置、布局算法、颜色映射，以及针对股票市场可视化和矩形布局数据分类的自定义。

S

systematic-review-prisma

kalarislabs / research-agent-skills

按照 PRISMA 2020 标准规划、开展并报告系统综述和荟萃分析。适用于撰写综述方案（PROSPERO/OSF）、构建可复现的数据库检索式（PubMed、Embase、Scopus、Web of Science）、对导出结果去重、组织标题/摘要和全文筛选、评估偏倚风险、绘制 PRISMA 流程图或完成 PRISMA 2020 清单。包含去重工具和经过检查的 PRISMA 图表生成器。

T

tigris-backup-export

tigrisdata / skills

在将数据库备份到 Tigris、定时导出、归档数据或搭建自动化备份流水线时使用——涵盖 Next.js、Remix、Rails、Django、Laravel、Express

通过监测 FRED API 的 TGA（财政部一般账户）、银行准备金、EFFR 与 SOFR 数据，追踪并分析美国政府停摆的流动性影响。当用户希望 (1) 分析当前或过往政府停摆对金融市场的影响，(2) 追踪财政政策扰动期间的流动性状况，(3) 评估「隐性紧缩」效应，(4) 比较不同货币政策体制（QE 与 QT）下的停摆事件，或 (5) 生成带历史背景的流动性压力报告时使用。建议使用频率为每周三，在 TGA/准备金数据发布之后。

W

weights-and-biases

kiterlin / intelligent-detection-system

使用 W&B 跟踪 ML 实验、自动记录日志、实时可视化训练、通过 sweeps 优化超参数，并管理模型注册表——协作式 MLOps 平台

Y

yq-yaml-processing

laurigates / claude-plugins

yq YAML 处理：查询、过滤、转换 YAML。在解析配置、修改 Kubernetes manifest 或 GitHub Actions 工作流，或转换 YAML 时使用。

1

19-ab-test-setup-global

minhnv0807 / ai-business-skills

当用户想要一个有效的实验而非猜测时使用 — 假设、单一变量、样本量与运行时长计算、统计显著性、主要指标与次要指标、多臂设计，以及结果模板，覆盖 Optimizely、VWO 以及 Meta 和 Google 的原生测试。触发词：'A/B test'、'split test'、'how long should I run the test'、'is this result significant'、'test two versions'、'which creative is actually better'。当有人在仅两天的微小数据量下就宣布获胜版本时也可使用。不适用 — 扩大已验证的获胜版本，见 `55-scaling-ads-global`；分析已收集的数据，见 `13-data-analysis-global`；审计账户，见 `21-ads-audit-global`。

A

a1-yandex-kit-catalog-doctor

ztemerbekov / a1-yandex-kit-skills

审计并精确修复 Yandex KIT 商品目录。适用于俄语请求，如«Проверь каталог»、«Проведи глубокий аудит»、«Проверь группировку, карточки, медиа или коллекции»、«Поставь цену 4 990 для SKU-42»、«Исправь остатки по этому файлу»，以及精确的单个或批量目录修复。审计为只读；写入需要明确命令，并给出确切目标、操作、所有者值或具名权威来源。如需快速获取当前店铺信号，请改用 a1-yandex-kit-operator。

A

add-react-analytics

gotempsh / temps

为 React 应用添加 Temps analytics，具备全面的跟踪能力，包括页面浏览量、自定义事件、滚动跟踪、互动监测、会话录制和 Web Vitals 性能指标。适用于用户想要：(1) 为 React 应用添加 analytics（Next.js App Router、Next.js Pages Router、Vite、Create React App 或 Remix），(2) 跟踪用户事件或交互，(3) 监测滚动深度或元素可见性，(4) 添加会话录制／回放，(5) 跟踪 Web Vitals 或性能指标，(6) 衡量用户互动或页面停留时间，(7) 设置产品分析或遥测。触发词："add analytics"、"track events"、"session recording"、"web vitals"、"user tracking"、"temps analytics"、"react analytics"。

A

azuresql-db-from-sql-server

microsoft / azure-sql-database-container

将本地 SQL Server 配置迁移到 Azure SQL Database 容器，以便进行符合 Azure 特性的本地开发。适用于项目已使用 mcr.microsoft.com/mssql/server、mssql/server、sqlcmd 加 SA 密码的 Docker 配置、“Docker 中的 SQL Server”或“本地 mssql 容器”，或使用 mssql/server 镜像的 docker-compose；也适用于用户提出“本地运行 SQL Server”“在 Docker 中运行 mssql”“启动本地 SQL 数据库”或“针对 SQL Server 测试”，但实际需要的是 Azure SQL Database 引擎（EngineEdition 5）的情况。检测 SQL Server 镜像，将其改写为 Azure SQL Database 容器，让运行时选择镜像架构，保留 SA 登录，标记 SQL Server 专属功能（SQL Agent、FILESTREAM、完整 Service Broker、跨服务器分布式事务、Windows Auth），并将连接字符串从 master 指向已配置的用户数据库。

A

azuresql-db-import

microsoft / azure-sql-database-container

使用 SqlPackage 将现有 Azure SQL Database 或 SQL Server 的架构和数据导入本地 Azure SQL Database 容器。当被要求 "import a bacpac"、"load my existing database locally"、"restore a dacpac into the container"、"bring my prod schema into the dev container"、"run my .bacpac/.dacpac against the local Azure SQL engine"，或将现有数据库迁移到预览容器时使用。先对 master 配置目标数据库，然后针对已配置的用户数据库运行 SqlPackage /Action:Import。对于任何 "get my real database running in the container" 的需求，请使用此项，而不是手写 SqlPackage 参数。