Skills

M

moex-iss

moexalgo / algopack-skills

MOEX ISS 与 ISS+ 机制，涵盖原始 REST 端点、公开的 iss.moex.com 访问、需认证的 apim.moex.com 访问、输出格式、iss.only、iss.json、按返回行数分页的 start、响应块规范化、发现与历史路由、日历、boardgroups，以及 websocket/STOMP 概念。

N

niche-signal-discovery

getaero-io / gtm-eng-skills

用于发现细分信号、审计理想客户画像（ICP）或赢单/丢单证据、重新评分账户，或构建账户与线索评分 Play。触发条件包括匹配度评分、互动评分、外部代理指标和评分泄漏。跳过纯外联文案或贡献者技能安装类任务。

强大的网页抓取、爬取和数据提取，带隐蔽式反机器人绕过（Cloudflare Turnstile、CAPTCHA）。使用场景：(1) 抓取会拦截普通请求的网站，(2) 从网页提取结构化数据，(3) 并发爬取多个页面，(4) 对网页截图，(5) 提取链接，(6) 任何需要隐蔽/反检测的网页抓取任务，(7) 用户要求从 URL 抓取/爬取/提取，(8) 需要绕过 Cloudflare 或其他机器人防护。支持 CSS/XPath 选择器、自适应元素跟踪（可在网站改版后继续工作）、多会话爬虫、暂停/恢复爬取、代理轮换和异步操作。由 MyClaw.ai 提供支持。

O

opensearch-best-practices

bigdataboutique / skills

OpenSearch 开发最佳实践，涵盖索引、查询、搜索优化、向量搜索和集群管理

P

pandera-validation

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

使用 pandera 进行 DataFrame schema 校验。涵盖 schema 定义、列检查和基于装饰器的校验。

P

pivot-table-generator

dkyazzentwatwa / chatgpt-skills

从 CSV/Excel 生成数据透视表，支持聚合、筛选和自动创建图表。

暂无简介

Q

querying-canvas-data

posthog / skills

将 PostHog 数据正确地引入 canvas：宿主注入的 `ph` SDK（loadInsight、query、capture、state、connectors、openExternal、navigate）、数据层级（优先已保存洞察，其次是类型化查询节点，最后是内联 HogQL）、可验证性（基于洞察的指标在 PostHog 中链接其已保存洞察；临时查询暴露实际运行的查询）、各洞察类型的结果结构、逐查询渐进加载、日期范围接线、通过查看者自身连接（ph.connectors）获取的实时第三方数据，以及从 canvas 捕获事件。只要 canvas 展示指标、图表、表格、任何 PostHog 数据，或来自 GitHub 或 MCP 服务的数据，或需要发送分析事件，就适用。

R

rdkit

tondevrel / scientific-agent-skills

用于药物发现、分子操作和化学性质计算的开源化学信息学与机器学习工具包。RDKit 可处理 SMILES、分子指纹、子结构搜索、3D 构象生成、药效团建模和 QSAR。适用于处理化学结构、类药性质、分子相似度、虚拟筛选或计算化学工作流时。

R

rerun-mp4

rerun-io / rerun

使用 rerun.experimental.Mp4Reader 将 .mp4 视频摄入 Rerun chunk 流。在将视频转换为 VideoStream、选择 stream 模式还是 asset 模式、通过 FFmpeg 转码（B 帧、输出编解码器、GOP 大小），或将视频 PTS 对齐到录制的挂钟时间轴时阅读。基于 rerun-chunk-processing（流机制）和 rerun-data-model（视频在录制中的位置）构建。

S

scrapingbee

membranedev / application-skills

ScrapingBee 集成。管理 Projects、Users。适用于用户需要与 ScrapingBee 数据交互的场景。

S

scylladb-vector-search

scylladb / agent-skills

指导用户为语义相似度、RAG 等用例实现和优化 ScyllaDB Vector Search。用户需要存储和查询嵌入向量、构建向量索引（HNSW）、执行近似最近邻（ANN）查询、应用筛选（全局/本地二级索引）、配置量化、与 LLM 框架（如 LangChain）集成，或使用 Docker 在本地运行 Vector Search 进行测试时使用。向量列之外的模式设计请使用 scylladb-data-modeling。触发词：“vector”“embeddings”“similarity search”“ANN”“nearest neighbor”“RAG”“semantic search”“recommendation system”“vector index”“HNSW”“vector-store”。

S

seekwell

membranedev / application-skills

SeekWell 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户需要与 SeekWell 数据交互的场景。

S

setting-up-a-custom-rest-source

posthog / skills

通过编写 JSON manifest，将任意 REST API 作为 Custom source 接入 PostHog 数据仓库，无需为每个数据源编写代码。适用于用户指定了一个没有内置 PostHog 连接器的 API 时——"从该 REST API 导入数据"、"同步我的内部 API"、"根据其文档连接此 API"、"构建一个自定义数据仓库数据源"——并提供文档 URL 或对端点的自然语言描述。逐步讲解如何起草 RESTAPIConfig manifest（认证——bearer、API key、HTTP basic 或 OAuth2 client credentials / refresh token——分页、记录路径、增量游标、父子展开）、验证它、试读实时行以核对字段映射，并创建该数据源。如果该 API 已有原生 PostHog 连接器，请改用 setting-up-a-data-warehouse-source——此技能会先检查连接器注册表，仅处理没有原生连接器的 API。

S

sheetdb

membranedev / application-skills

SheetDB 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户需要与 SheetDB 数据交互的场景。

S

sheety

membranedev / application-skills

Sheety 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户需要与 Sheety 数据交互的场景。

S

signals-scout-customer-analytics-billing-and-usage

posthog / skills

针对每账户产品组合变化的 Signals scout。监控每个已投入账户按产品的用量和预测 MRR，以发现某个产品在账户总量保持稳定的同时相对自身基线下降或飙升。

S

signals-scout-insight-alerts

posthog / skills

针对项目已配置的洞察告警进行 Signals scout。读取每个告警近期的触发历史,并呈现人可能漏掉的触发。

S

signals-scout-product-analytics

posthog / skills

针对核心产品分析流程的信号侦察——漏斗、留存、生命周期、粘性和路径。监视团队已保存的流程，在进入者保持不变时捕捉派生率的回归。

S

signals-scout-tasks

posthog / skills

PostHog Tasks 的 Signals scout。监控交付健康状况——按仓库和错误类别聚类的失败运行、重试风暴——并在较慢的周期中，监控人类编写的任务中反复出现的需求。会跳过 scout 集群自身的运行。

S

skd-compile

nikolay-shirokov / cc-1c-skills

从紧凑的 JSON 定义编译 1С 数据组合方案 (DCS)。需要在从零创建 DCS 时使用

S

skd-info

nikolay-shirokov / cc-1c-skills

分析 1С 数据组合方案（СКД）的结构——数据集、字段、参数、变体。用于理解报表——数据源（查询）、可用字段、参数

S

skd-validate

nikolay-shirokov / cc-1c-skills

校验 1С 数据组合方案（СКД）。在创建或修改 СКД 后用于检查其正确性

将数据文件（CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON）转换为独立的交互式 ECharts HTML 图表，支持 26 种图表类型、3 种主题，完全离线运行，无需 CDN。每张图表都附带嵌入式事实表（plot_stats 和 data_preview），Agent 在说明中引用的数值只能来自其中：这是带可追溯事实的图表生成，不是数据分析或报告撰写。触发条件：用户提供或指出一个表格数据文件并希望生成图表；请求画图/出图/可视化/生成图表/generate a chart/make a graph；或希望将表格渲染成交互式 HTML 图表。不触发条件：用户要书面报告、叙述性分析或幻灯片；未提供数据文件；地理/地图渲染；需要后端的仪表板；图像、音频、视频或其他非表格内容。

S

social-performance-review

stevenflanagan1 / social-ai-team

面向 SMB 的每月社交媒体绩效回顾。分析来自 Instagram、LinkedIn、Facebook 或 TikTok 的帖子级和账号级数据。识别哪些有效、哪些无效及其原因。生成可直接交付客户的报告，以及可反馈到内容日历的具体建议。接受 CSV 导出、截图或手动数据输入。

S

spacetimedb-upgrade

danmossa / spacetimedb-skills

在从 SpacetimeDB 1.0 迁移到 2.0，或修复受 2.0 破坏性变更影响的代码时使用。涵盖 reducer 回调、事件表、事件类型变更、订阅 API、表访问器命名、数据库名连接、`sender()` 方法、更新方法、定时函数、私有 codegen、light mode、`CallReducerFlags` 和确认读取。触发条件：upgrade、migrate、1.0、2.0、breaking changes。

S

sql-security

mizchi / skills

针对宿主代码（MoonBit / TS / Rust）的 SQL 注入扫描，外加 secretlint 配置说明。标记单行模板字面量或字符串拼接形式的 SQL 构建代码，不论取值来源 — 扫描器基于行，不追踪数据流，因此扫描通过并不能证明安全（多行模板字面量会被漏掉），且每一处命中都需要人工复核或显式添加 `// sql-security: ok` 豁免。

S

standardize-naming-conventions

data-goblin / power-bi-agentic-development

面向基于 TMDL 的 Power BI 语义模型的交互式命名规范标准化。当用户要求“标准化命名规范”、“修正命名规范”、“清理模型名称”、“应用命名标准”、“审查命名”、“让名称更易读”、“重命名字段”、“修正模型中的缩写”，或提到为保持整个模型的一致性而重命名度量值、列或表时，自动调用。

S

startup-cfo

cowork-os / cowork-os

面向自筹资金初创公司的 AI CFO。提供现金管理、资金跑道计算、单位经济（LTV:CAC）、资本配置、招聘 ROI、烧钱率分析、营运资金优化和预测的财务框架。

S

statistical-analysis

ovachiever / droid-tings

统计分析工具包。假设检验（t 检验、ANOVA、卡方检验）、回归、相关性、贝叶斯统计、功效分析、假设前提检查、APA 报告规范，适用于学术研究。

S

stock-analysis-team

wudengyao / stock-analysis-team

提供股票多维度分析团队协同研究能力；当用户需要股票分析、投资决策支持、风险评估、市场复盘或回测验证时使用

S

strategy-audit

jackson-video-resources / skills

在交易之前彻底拆解策略。优势来源、行情依赖、过拟合风险、回撤数学。

S

survicate

membranedev / application-skills

Survicate 集成。管理 Persons、Organizations、Leads、Users、Roles、Filters 等。适用于用户需要与 Survicate 数据交互的场景。

S

synthetic-market-research

bayramannakov / synthetic-market-research

使用大模型生成的合成问卷回答并配合语义相似度评分（SSR），进行快速、低成本的市场调研。数分钟而非数周即可完成购买意向、概念测试和定价研究，每位受访者成本 $0。基于 PyMC Labs 经验证的方法论（跨 57 项调研与真实人类的相关性达 90%）。触发词：synthetic research、market research、survey、purchase intent、concept test、consumer research、SSR、synthetic survey、product validation、pricing research、Likert scale。

T

tooling

dotnet / efcore

EF Core dotnet-ef 命令行与工具链的实现细节。适用于修改 dotnet-ef 命令、ef 包装器、EFCore.Tools（PMC）或 EFCore.Tasks MSBuild 集成时。

T

trader-screener

jakeschincariol / trader-skill

股票筛选器。根据用户自己的规则（收入增长、利润率、EPS、市盈率、盈利收益率、行业，以及指标文件中的任何指标）检查公司列表，准确说明每家公司通过或未通过的规则以及差距，并将通过筛选的公司排序为候选名单。读取 /trader-analyst 从 SEC 文件中写入的指标，也可读取任何 CSV。当用户说“筛选股票”“帮我找符合条件的公司”“过滤我的自选列表”“这些公司哪些符合我的规则”“列出候选名单”“给这些股票排名”或“寻找市盈率低于 30 倍的成长型公司”时使用。

T

turning-engineering-analytics-into-insights

posthog / skills

将工程分析（PR / CI）数据转换为保存的 PostHog 洞察、仪表板和订阅，并说明如何用 SQL 直接查询产品数据。涵盖：通过 engineering-analytics-sources 发现各团队的 GitHub 仓库表；在 HogQL 中复刻精选列的语义；在产品逻辑相关处（CI 成本、带指纹的失败行、提交归属）读取暴露的 engineering_analytics_* 仓库视图；用 insight-create 保存查询；用 subscriptions-create 安排投递。当被问及「save this as an insight」「put CI health / merge times on a dashboard」「email me PR throughput weekly」「chart CI cost」「track time to first review」「subscribe to these numbers」「alert on CI success rate」「what data/tables/views does engineering analytics read」时使用。对于临时的 CI 与合并问题，使用 diagnosing-ci-and-merge-bottlenecks；调查某个具体的 CI 失败时使用 investigating-ci-failures。

U

user-interview-synthesis

mohitagw15856 / pm-claude-skills

将用户访谈记录综合为结构化的研究结论。当被要求分析访谈笔记、综合定性研究、从访谈中识别主题，或将原始访谈数据转化为可落地的产品洞察时使用。产出按主题组织的综合结果，每个主题附支持性引述、"so what" 启示和推荐的后续步骤。对于访谈之外的混合来源（问卷、工单、反馈），请改用 user-research-synthesis。

V

verifalia

membranedev / application-skills

Verifalia 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户需要与 Verifalia 数据交互的场景。

V

veritone

membranedev / application-skills

Veritone 集成。管理数据、记录并自动化工作流。适用于用户需要与 Veritone 数据交互的场景。

V

visualise

bentossell / visualise

在对话中直接渲染内联交互式可视化——SVG 图表、HTML 小组件、图表和讲解图。当用户要求可视化、绘制图表、画图、用视觉方式说明，或某种解释更适合用空间/交互式图表而非文字时，使用本技能。也会在以下情况触发：流程图、架构图、数据可视化、交互式讲解、对比布局、UI 原型，以及任何包含 'show me'、'draw'、'map out'、'visualize' 或 'diagram' 的请求。即使用户没有明确要求可视化，当主题具有空间、顺序或系统性关系，用图表比文字更清楚时，也主动使用本技能。

暂无简介

W

writing-streamlit-apps

posthog / skills

编写能在 PostHog 沙盒中正常运行 Streamlit 应用源码——用于读取 PostHog 数据的 posthog_apps.query() 桥接、沙盒镜像中预装的包、Streamlit 重跑过程中的缓存和会话状态、布局与图表模式，以及 app.py 入口点及其旁边打包的辅助模块和数据文件。当撰写或调试 PostHog Streamlit 应用的 Python 源码、应用内查询失败，或被要求 "write a streamlit app that shows PostHog data" 时使用。

X

xiaohongshu-search

spacezephyr / creator-buddy

小红书热门笔记搜索工具，支持关键词搜索获取热门内容数据，基于数据评分排序推荐热门笔记，助力创作者发现热门趋势、获取创作灵感。仅在主 Agent 中执行，不派发给子 Agent。

A

airparser

membranedev / application-skills

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

A

alibabacloud-flink-knowledge

aliyun / alibabacloud-aiops-skills

阿里云实时计算 Flink 版专家助手。当你需要阿里云实时计算 Flink 版（Alibaba Cloud Realtime Compute for Flink）的专家协助时使用，包括产品参数、引擎版本、计费信息、常规故障排查、Flink SQL 生成（DDL/pipeline/风险监控场景）以及明确的文件输出请求。覆盖：参数/版本/计费查询、问题诊断、SQL 生成、文件输出。

A

analytics-event-taxonomy

sylphxai / skills

为产品漏斗、SaaS、移动应用、游戏、Web 应用、桌面工具、交易平台、通知、支付、支持和发布设计并审计分析事件分类体系。适用于定义事件、属性、命名、身份标识、漏斗、同期群、归因、护栏指标、仪表盘或分析质量规则时。

A

analytics-flow

vladm3105 / aidoc-flow-framework

分析与数据分析工作流技能

A

analytics

growthbook / skills

绘制 GrowthBook 产品数据图表、构建 Analytics 仪表板、管理指标目录，或直接查询数仓 —— 运行 Product Analytics 探索、将图表保存到同一仪表板、搜索指标和事实表、创建事实指标及其事实表，或退回到临时 SQL。用于 “show me signups by country”、“chart daily active users”、“how many orders last week”、“build me a dashboard”、“put these metrics on a dashboard”、“add a chart to this dashboard”、“set up reporting for X”、“find our revenue metric”、“what fact tables exist”、“create a metric”、“define a metric on the orders table”、“what tables contain user data”、“run a SQL query”，以及任何关于产品数据的 “show me / chart / plot / how many” 问题。要查看 A/B 测试结果或选择实验指标，请使用 experiments。要使用功能开关，请使用 feature-flags。首次配置 API key，请使用 gb-setup。

A

anygen-financial-research

anygenio / anygen-skills

当用户需要财务分析、财报研究或投资相关报告时随时使用此技能。包括：财报电话会议摘要、季度财务分析、股票研究、股票研究报告、财务尽职调查、公司估值、DCF 模型、资产负债表分析、利润表拆解、现金流分析、SEC 文件摘要、投资者备忘录、投资组合分析、IPO 分析、并购研究以及信用分析。同样在以下情况触发：用户说 分析财报、做个估值、股票研究、财务尽调、现金流分析、收入分析、季度财务分析。如果需要财务研究或分析，请使用此技能。

A

api-vector-db-qdrant

agents-inc / skills

Qdrant 向量数据库——集合管理、点操作、payload 过滤、命名向量、量化、推荐、快照

B

backup-restore-design

sylphxai / skills

设计备份、恢复、同步、导出、复原、数据持久性、云/本地存储、版本管理、迁移、删除和灾难恢复系统。适用于为 SaaS、移动应用、桌面工具、游戏、用户生成内容、账户数据或业务关键工作流构建或审查备份策略时。

B

biz-opportunity-scout

buyoung / skills

通过分析市场规模（TAM/SAM/SOM）、单位经济模型、竞争格局和 PMF 指标，识别并验证可盈利的商业机会。生成带机会评分卡的完整 HTML 报告。

B

builtwith

membranedev / application-skills

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

C

carto-connect-datawarehouse

cartodb / agent-skills

为 CARTO 选择和配置数据仓库引擎连接（BigQuery、Snowflake、Redshift、Postgres、Databricks、Oracle）。

C

carto-find-spatial-data

cartodb / agent-skills

通过 CARTO Data Observatory 和合作伙伴目录发现并订阅外部空间数据集。

C

carto-geocoding

cartodb / agent-skills

在 CARTO 中构建地理编码工作流，将街道地址或地名转换为地理坐标。当用户提到地理编码、地址转坐标、地址解析、地址定位、“add geometry from addresses”、由地址得到经纬度、地名转点、地址匹配、正向地理编码、将地址转换为点，或拥有含地址列但无空间几何列的表格数据并需要创建几何列时触发。

C

carto-gwr

cartodb / agent-skills

在 CARTO 中构建地理加权回归（GWR）工作流。当用户提到 GWR、地理加权回归、空间变化关系、局部回归、局部系数、空间回归、“what drives X in different areas”、“why do prices vary spatially”、“local factors affecting Y”、变化的系数、系数地图、空间非平稳性，或想建模因变量与预测变量之间的关系如何随地理变化时触发。生成逐单元回归系数，揭示预测变量的重要性如何随位置变化。

C

carto-preview-builder-map

cartodb / agent-skills

通过 CARTO MCP 服务在对话中内联预览已保存的 CARTO Builder 地图——先用 read_maps 解析地图（按名称或搜索），再用 view_map 按地图 ID 渲染。当用户以 URL、ID 或名称引用已保存的 Builder 地图时使用。渲染的是轻量只读预览（图层、底图、视口、弹出窗口、图例）。组件、SQL 参数、地图描述及其他 Builder 专属功能不包含在内；用户可点击“Open in Builder”获得完整体验。在“show me the X map”、“open the Y map”、“preview the Z map”以及新创建地图的内联预览时触发。与 carto-create-builder-maps（创作）、carto-render-inline-map（临时 deck.gl 规范）和 carto-develop-app（开发者应用）不同。

C

carto-render-inline-map

cartodb / agent-skills

通过 CARTO MCP 服务的 view_map 工具，依据 deck.gl 声明式规范在对话中内联渲染临时交互式地图。当用户要求绘制、可视化或展示点、多边形、六边形、quadbins、聚类、密度（热图）或栅格的地理分布，且该地图是探索性、用完即弃的，不打算保存为永久的 CARTO Builder 地图时使用。在“show me X on a map”、“visualize Y”、“make a heatmap of Z”、“render the points/clusters/raster of W”时触发。与 carto-create-builder-maps（创作永久地图）、carto-preview-builder-map（加载已保存的 Builder 地图）和 carto-develop-app（用 TypeScript / JavaScript 从零编写 deck.gl 应用）不同。