Skills

F

flourish

membranedev / application-skills

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

F

fsi-comps-analysis

anthropics / financial-services

暂无简介

G

gemini-3-multimodal

adaptationio / skrillz

使用 Gemini 3 Pro 处理多模态输入（图像、视频、音频、PDF）。涵盖图像理解、视频分析、音频处理、文档提取、媒体分辨率控制、OCR 以及 token 优化。在分析图像、处理视频、转写音频、提取 PDF 内容或处理多模态数据时使用。

G

geospatial-viewers

isaaccorley / geospatial-skills

在从命令行查看、预览或检查地理空间文件时，应使用此技能。涵盖交互式栅格查看（viewtif）、交互式矢量查看（viewgeom），以及针对 GeoTIFF、Shapefile、GeoJSON、GeoPackage、GeoParquet、CSV、HDF、NetCDF 等的非交互式终端内联查看（viewinline）。

G

github-dashboard

nexu-io / open-design

GitHub 仓库分析仪表盘——star、fork、贡献者、issue、pull request、近期活动以及主要贡献者。当需求中要求 GitHub 仓库仪表盘、开源增长报告、仓库健康度页面或 GitHub 分析视图时使用。

G

gnnwr

steadfastasart / geoscience-skills

使用 GNNWR（地理神经网络加权回归）进行空间与时空回归。当 Agent 需要：(1) 构建空间变系数回归模型，(2) 分析空间数据中的地理非平稳性，(3) 生成可发表的空间系数图，(4) 使用 GTNNWR 运行时空回归，(5) 通过 KNN 模式将地理加权回归扩展到大型数据集（N > 10k），(6) 使用 F 检验、AIC 和残差图诊断空间模型性能时使用。

G

gsc-analyzer

coreyrab / gsc-skills

面向创业公司创始人和营销负责人对 Google Search Console 数据进行战略分析。将 GSC 导出转化为可执行的增长洞察，包含收入影响估算、竞争定位和按优先级排序的行动计划。在用户提供 GSC zip/CSV 时使用，用于 (1) 品牌与非品牌分析及收入影响，(2) SEO 机会及业务影响规模评估，(3) 内容缺口分析及漏斗映射，(4) 付费搜索策略及预算分配，或 (5) 战略摘要及按优先级排序的建议。

H

hermai

hermai-ai / hermai-skills

当用户指定某个网站并想要获取其数据时必需，例如 allbirds.com 上的价格、kayak 上的航班或 zillow 上的房源，或者想向 Hermai 注册表添加新网站。支持从开源 schema 自行执行，也支持通过 Hermai Cloud 托管执行。涵盖发现、会话捕获、schema 编写、推送和生产环境抓取检查。当任务没有指定具体网站，或用户明确想要某个一次性页面的原始 HTML 时跳过。

H

hotjar

membranedev / application-skills

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

向你的 Next.js 应用添加分析仪表板页面。

I

investoday-finance-data

investoday-data / investoday-finance-data

获取中国市场金融数据与投研信息，覆盖 A股、港股、基金、指数、财务、公告、研报和宏观经济等 200+ 接口。Use when: 用户要查股票走势、基金净值、指数行情、财务报表、估值指标、公告研报、机构观点、宏观数据、板块主题、产业链、市场统计，或要拉取、导出、对比结构化金融数据。Do not use when: 用户要直接买卖建议、自动下单、交易执行、非金融数据查询、系统运维排查，或在无数据时要求编造结论。

K

kql

julianobarbosa / claude-code-skills

Kusto 查询语言的编写、调试、优化、翻译及工具支持，面向 Azure Monitor、Sentinel、ADX 和 Application Insights。当用户提到 'KQL'、'Kusto'、'Log Analytics query'、'Sentinel query'、'hunting query'、'ADX query'、'Application Insights query'、'translate SQL to KQL'、'Splunk to KQL'、'optimize query'、'KQL performance'、'.kql file'、'detection rule'、'analytics rule'、'threat hunting'、'Azure monitor query'、'log query'、'summarize operator'、'where TimeGenerated'，或任何涉及查询 Azure 日志/遥测数据的请求时使用。即使用户没有明确说 "KQL"——如果他们询问的是查询 Azure 日志、安全事件或遥测数据，此 skill 也适用。

L

landlab

steadfastasart / geoscience-skills

使用 Python 进行景观演化与地表过程建模。构建侵蚀、水文、土壤搬运和地貌学的 2D 数值模型。当 Agent 需要以下操作时使用：(1) 对景观随时间演化建模，(2) 模拟河流/溪流侵蚀，(3) 在地形上径流水流，(4) 对坡面扩散过程建模，(5) 模拟风化和土壤生成，(6) 分析水系网络，(7) 组合多种地貌过程，(8) 加载/保存 DEM 数据用于建模。

L

langchain-rag

langchain-ai / skills-benchmarks

构建任何检索增强生成（RAG）系统时都调用此 Skill。涵盖文档加载器、RecursiveCharacterTextSplitter、嵌入（OpenAI）和向量存储（Chroma、FAISS、Pinecone）。

L

lifelines

tondevrel / scientific-agent-skills

完整的 Python 生存分析库。处理右删失数据、Kaplan-Meier 曲线和 Cox 回归。临床试验分析和流行病学的标准工具。

L

light-research-ethics

light0305 / light-skills

Light 科研诚信与伦理全生命周期常驻红线门:在研究分诊、审批、采集、变更、分析、投稿、发布与出版后检查 学术不端/数据造假/统计自洽/结论夸大/幻觉与撤稿 引用/自我抄袭/隐私/版权/署名与 AI 披露/软著专利权属/论文工厂洗稿等风险,把"别造假别夸大"从口头建议 落成**可机检、可阻断、可被总控 run_checkpoint 聚合的机读门**(产 light.findings.v1,Critical fail → exit 1)。 何时用:投稿/camera-ready 前、数据或代码发布前、软著提交前、涉人或涉动物实验设计时——这些是硬闸门; 以及任意写作/分析/引用任务的后台诚信扫描。触发词:伦理 / 诚信 / 学术不端 / 造假 / p-hacking / 夸大 / SOTA / 撤稿 / 查重 / 抄袭 / 隐私 / IRB / 知情同意 / 署名 / AI 披露 / 论文工厂 / 软著权属。核心纪律:**信号≠定罪**, AI 不能自评 → 一律"机读门 + 人工复核";查不到写"待核查/UNRESOLVED",绝不编造;全程在线核实、零本地知识库、零付费 key。

L

lookml-model

lkrdev / lookml_skills

需要创建或修改 LookML Model 文件（.model.lkml）时使用此技能，包括定义连接、includes 和配置模型级设置。

M

madkudu

membranedev / application-skills

MadKudu 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 MadKudu 数据交互时使用。

通过网络研究、数据综合和竞争定位进行全面市场分析

M

market-research-reports

kalarislabs / research-agent-skills

编制可追溯证据的市场研究报告，以及基于假设的市场规模估算或预测情景。适用于市场定义、行业和客户证据、竞争格局、TAM/SAM/SOM 核对、预测敏感性分析和可审计的报告框架。

M

meridian-budget-optimization

google / meridian

加载已拟合的 Meridian 模型并运行预算优化场景。当用户想要加载已保存的模型并找到最优预算分配或目标 ROI 支出时使用。不用于可视化模型表现（使用 meridian-result-visualization）或构建/拟合模型（使用 meridian-model-building）。

M

meridian-scenario-planner

google / meridian

从已拟合的 Meridian 模型生成 Scenario Planner 数据，并通过 Colab 交接导出，用于创建 Looker Studio 仪表板。当用户希望从已保存的模型生成场景规划数据、预算网格或 Looker Studio 仪表板时使用。不要用于可视化模型结果（请使用 meridian-result-visualization）或运行标准预算优化（请使用 meridian-budget-optimization）。

M

ml-model-explainer

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

使用 SHAP 值、特征重要性和决策路径来解释 ML 模型预测，并配以可视化。

M

model-evaluation

pymc-labs / pymc-modeling

面向 PyMC 和 PyTensor 的 LLM Agent 技能文件

M

modeling-product-usage-metrics

posthog / skills

在 PostHog 数据仓库视图（HogQL）或外部 dbt 项目上，构建可复用的产品使用与参与度模型——留存、粘性和生命周期。当用户想要建模、定义或计算用户是否会回流（留存 / 流失）、参与频率（粘性 / 重度用户 / DAU-WAU-MAU 比率），或活跃用户群的构成（新客 / 回访 / 复活 / 沉默生命周期）时使用。这三者同属一个参与度族，共享起始事件/回流事件词汇和区间粒度；本技能将它们一并处理，并帮助选出合适的视角：留存对应回访率群组矩阵，粘性对应频率分布，生命周期对应增长质量。在 PostHog 上，用 HogQL 建模（对应 query-retention / query-stickiness / query-lifecycle）；在 dbt 中，构建带测试的 fct_retention / fct_stickiness / fct_lifecycle 数据集市。请先阅读 modeling-warehouse-foundations；它为 modeling-activation-metrics 使用的留存校验提供输入。

M

modeling-warehouse-foundations

posthog / skills

在 PostHog 中构建可复用数据模型的共享基础，可选择两种技术栈之一：PostHog 原生的数据仓库视图／物化视图（HogQL，通过 view-* MCP 工具），或外部 dbt 项目（sources.yml + staging/marts + schema 测试），针对你自己的仓库或 PostHog 托管仓库运行。在编写任何具体业务模型前阅读——涵盖 PostHog 与 dbt 的取舍、view-create → view-materialize → sync_frequency 工作流与 HogQL 列别名规则、dbt 项目骨架与坦诚的“没有原生 dbt 集成”现状、仓库 join 与星型模型维度、用 convertCurrency() 做货币换算，以及在数据目录中检查／注册模型以供复用。是领域技能 modeling-revenue-metrics、modeling-conversion-metrics、modeling-activation-metrics、modeling-product-usage-metrics 和 modeling-dimension-tables 的配套技能。当用户询问如何在 PostHog 中构建视图、物化视图或 dbt 模型，或该用两种技术栈中的哪一种时使用。

O

octolis

membranedev / application-skills

Octolis 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 Octolis 数据交互时使用。

O

odb-microstructure-forensics

terrylica / cc-skills

通过取证分析 Parquet，调查 ODB bar 为何过大、持续时间为零或价格区间异常。

O

office-combo

dwsy / agent

Microsoft Office 全功能支持。当 Claude 需要：（1）处理 Excel 表格（.xlsx）- 公式、格式、数据分析，（2）创建/编辑 PPT 演示文稿（.pptx），（3）处理 PDF 文档（.pdf）- 提取、合并、表单填写，（4）处理 Word 文档（.docx）- 编辑、修订跟踪、注释时使用。

O

orama

membranedev / application-skills

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

P

panzura

membranedev / application-skills

Panzura 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 Panzura 数据交互时使用。

P

paragon

membranedev / application-skills

Paragon 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户想要与 Paragon 数据交互时使用。

P

people-data-labs

membranedev / application-skills

People Data Labs 集成。管理 Persons、Companies。当用户想要与 People Data Labs 数据交互时使用。

P

perf-profile

ariadoss / superskills

性能剖析——测量代码执行时间、DB 调用时间，并识别应用层与数据库层的瓶颈。当被要求“剖析性能”“测量执行时间”“找出瓶颈”“检查响应时间”或“为什么这么慢”时使用。

P

performance-benchmark-setter

archive-dot-com / creator-marketing-skills

在启动前，根据行业、平台、创作者层级和预算，为网红营销活动生成贴近实际的 KPI 基准。当需要为创作者营销活动设定绩效预期、在启动前估算触达、互动与转化基准、为网红项目构建 KPI 目标、按创作者层级和平台预测营销活动表现、为营销活动简报设定 EMV 和 ROAS 目标、定义一场即将开展的创作者激活活动怎样才算表现良好、校准 Instagram、TikTok 或 YouTube 上寄样或付费营销活动的预期，或创建用于衡量营销活动成功与否的基准框架时，应使用本技能。若要在营销活动结束后计算 ROI，请见 campaign-roi-calculator。若要根据实际发帖数据计算互动率，请见 engagement-rate-calculator-benchmarker。若要构建与业务目标挂钩的完整 KPI 框架，请见 campaign-goal-to-kpi-framework-builder。

P

performance-optimization

thibautbaissac / rails_ai_agents

识别并修复 Rails 性能问题，包括 N+1 查询、慢查询和内存问题。在优化查询、修复 N+1 问题、改善响应时间，或用户提到性能、慢、优化或 Bullet gem 时使用。不适用：缓存相关模式（使用 caching-strategies）、添加新功能，或与速度无关的通用代码质量改进。

P

phone-number-formatter

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

对电话号码进行标准化和格式化，支持国际号码、验证以及多种输出格式。

P

post-campaign-creator-scorecard

archive-dot-com / creator-marketing-skills

对已结束的营销活动中的每位创作者，从一致性、内容质量、互动率和品牌契合度四方面打分，并生成用于后续活动的排名留存名单。本技能适用于以下场景：活动结束后给创作者评分、评估网红在活动结束后的表现、按活动表现给创作者排名、构建头部创作者留存名单、决定下个活动要重新合作的创作者、在发布后为网红交付物打分、对比同一活动名单中创作者的表现、审查哪些创作者带来了最大价值，或把创作者划分为继续合作与一次性合作两类。如需计算互动率并按层级对标，见 engagement-rate-calculator-benchmarker。如需在活动前评估细分领域契合度，见 niche-fit-scorer。如需构建带 ROI 叙述的完整活动报告，见 campaign-roi-calculator-narrative-builder。

P

power-bi-docs

julianobarbosa / claude-code-skills

使用 pbi-cli 提取元数据、生成文档并编目所有模型对象，从而为 Power BI 语义模型自动生成文档。当用户说出 "document this model"、"what's in this model"、"list everything"、"data dictionary"、"model inventory"、"audit contents"、"catalog"、"describe the model"，或想了解语义模型中存在哪些对象时，调用此 skill。

P

power-bi-themes

julianobarbosa / claude-code-skills

使用 pbi-cli 应用、检查和比较 Power BI 报表主题与条件格式规则。当用户提到 "theme"、"colours"、"colors"、"branding"、"dark mode"、"corporate theme"、"styling"、"conditional formatting"、"colour scale"、"gradient"、"data bars"、"background colour"、"formatting rules"、"visual formatting"，或想更改报表的整体外观，或对特定视觉对象应用数据驱动的格式时，调用此 skill。

P

pp-beehiiv

mvanhorn / printing-press-library

把 Beehiiv 受众同步到本地数据库，一条命令即可离线回答增长问题。触发短语：`check my beehiiv growth`、`subscriber sources`、`which send time works best`、`compare my publications`、`lookup subscriber email`、`use beehiiv`、`run beehiiv`。

P

product-metrics

okou-ai / okou-skills

定义、埋点和分析产品指标、KPI、仪表盘、OKR、留存和增长。

P

pylops

steadfastasart / geoscience-skills

用于大规模反问题的线性算子，支持无矩阵表示。适用于 Agent 需要：(1) 定义用于正演/伴随运算的线性算子，(2) 求解反问题（反卷积、成像、层析成像），(3) 应用信号处理变换（FFT、卷积、导数），(4) 为复杂工作流组合算子，(5) 在平滑或稀疏约束下进行正则化反演，(6) 大规模处理地震或图像数据。

Q

quicknode

bankrbot / skills

通过 Quicknode 进行区块链 RPC 和数据访问。当 Agent 需要跨 Base、Ethereum、Polygon、Solana 或 Unichain 读取链上数据（余额、代币价格、交易状态、gas 估算、区块数据）时使用。同时支持 API key 访问和基于 x402 钱包的按请求付费访问，无需账户。触发词：RPC、区块链数据、链上查询、代币余额、gas 估算、区块高度、交易收据、Quicknode、x402。

R

r-bayes

ab604 / claude-code-r-skills

在 R 中使用 brms 进行贝叶斯推断的模式，包括多层级模型、DAG 验证和边际效应。在进行贝叶斯分析时使用。

R

rag-skills

llama-farm / llamafarm

面向 LlamaIndex、ChromaDB 和 Celery worker 的 RAG 专属最佳实践。涵盖数据摄取、检索、嵌入和性能。

R

research-metrics

t46 / ra-skills

收集并分析研究评价指标（论文数、被引用数、h-index 等）

R

review-llm-annotations-and-improve-prompt

coval-ai / coval-external-skills

分析开发集上人工标注与某个 Coval 文本 LLM 评审者之间的分歧，然后提出有针对性的提示词修订。使用 coval-calibrate-metric 进行独立的信任度衡量。

R

review-r

pedrohcgs / claude-code-my-workflow

针对 `.R` 脚本的只读 R 代码审查协议。检查代码质量、可复现性、领域正确性、tidyverse 惯用法和专业标准；生成报告而不进行编辑。当用户说"审查这个 R 脚本""检查 R 代码""审计分析代码""对 R 做代码审查"，或当 R 文件作为论文投稿的一部分被改动时使用。不用于运行代码——若需数值验证，请配合 `/audit-reproducibility` 使用。

R

risk-analyzer

cowork-os / cowork-os

投资组合风险分析，包括风险价值（参数法、历史法、蒙特卡洛）、条件风险价值、压力测试、回撤分析和因子暴露评估。

R

routing-formulation

nvidia / skills

适用于 NVIDIA 产品的 Agent Skills——安装到 Claude Code、Codex 和其他编码 Agent 中，即可端到端运行 Physical AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流。

销售场景的邮件互动追踪——打开追踪、点击追踪、附件查看、实时通知、跟进时机和互动分析。适用于：无法判断潜在客户是否打开邮件、打开数据看起来虚高或不可靠（Apple MPP、像素拦截）、不知道何时基于互动进行跟进、追踪尚未设置而你需要选择工具，或点击/附件追踪未按预期工作。如需 Yesware 专属帮助，使用 /sales-yesware。请勿用于邮件送达率（使用 /sales-deliverability）、节奏设计（使用 /sales-cadence）、邮件之外的购买意向信号（使用 /sales-intent）、SendGrid 专属配置（使用 /sales-sendgrid）、Postmark 专属配置（使用 /sales-postmark）、Customer.io 专属配置（使用 /sales-customerio）、Mailgun 专属配置（使用 /sales-mailgun）、Klaviyo 专属配置（使用 /sales-klaviyo）或 ActiveCampaign 专属配置（使用 /sales-activecampaign）。

S

scikit-learn

midudev / autoskills

使用 scikit-learn 在 Python 中进行机器学习。适用于监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估、超参数调优、预处理或构建 ML 流水线。提供算法、预处理技术、流水线和最佳实践的全面参考文档。

S

setting-up-data-catalog

posthog / skills

填充并维护项目的数据目录（语义层）：规范指标、数仓表/视图上的信任标记（认证），以及经过评审的表关系。在要求搭建 / 预置 / 引导数据目录或语义层、为项目指标编目、认证或弃用数据源、提议或评审表连接，或处理提案评审队列时使用。若要*使用*现有目录回答业务数字问题，请参见 querying-posthog-data。触发词：data catalog、semantic layer、canonical metric、certify table、deprecate source、relationship proposal、metric drift、review queue。

S

statistical-analyzer

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

执行统计假设检验、回归分析、ANOVA 和 t 检验，并提供通俗易懂的解释和可视化。

S

statistical-power-calculator

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

在需要计算统计功效、确定样本量或为假设检验规划实验时使用。

S

story-metrics-screenshot-parser

archive-dot-com / creator-marketing-skills

解析来自 Instagram 或 TikTok Story 洞察截图的原始文本，并将其格式化为一行干净、可直接用于电子表格的带标签字段数据。当需要从截图中解析 Story 指标、为电子表格格式化 Story 洞察、从粘贴的 Story 截图中提取指标、清理 Story 分析数据、将 Story 洞察文本转换为结构化数据、把 Story 表现截图转换为跟踪表的一行、将 Story 指标记录到电子表格、规范化 Story 截图数据、从粘贴的 Story 洞察中提取数字、整理来自创作者截图的 Story 指标、批量处理 Story 截图并输出为行、根据截图构建 Story 指标跟踪表，或将截图中的 Story 数据录入表格时，应使用本技能。若要将来自多个来源的指标规范化为统一表格，请见 metrics-normalization-formatter。若要计算互动率并与基准对比，请见 engagement-rate-calculator-benchmarker。

S

sustainability-rss-fetch

tiangong-ai / agent-skills

先将所有可持续发展期刊 RSS 条目以 DOI 为键摄取到专用的 RSS SQLite 数据库中，然后标记相关性并将不相关的行裁剪为仅保留 DOI。当构建以 DOI 优先、且必须先完整摄取再按主题筛选的摄取流水线时使用。

S

swiftype

membranedev / application-skills

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

S

syncfusion-winforms-grouping

syncfusion / winforms-ui-components-skills

在 Windows Forms 应用中实现用于数据分组、排序、筛选和汇总的 Syncfusion Grouping Engine。此技能提供全面的数据处理能力，用于管理和显示来自 IList 数据源的表格数据。适用于使用 Syncfusion.Grouping 命名空间、Engine 类、TableDescriptor 或 Windows Forms 中的高级数据组织功能。