mcpField

Skills

收录 96,981 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。

数据与数据库

M
metrics-definition
metrics-definition
owl-listener / designer-skills

定义将设计决策与可衡量结果联系起来的 UX 指标和 KPI。用于选择衡量内容。之后展示结果时,请使用 `design-impact-reporting`(design-ops)。

设计与 UI2.1k
M
mapbox-data-visualization-patterns
mapbox-data-visualization-patterns
mapbox / mapbox-agent-skills

地图数据可视化模式,包括分级统计地图、热力图、3D 可视化、数据驱动样式和动画数据。涵盖图层类型、色阶和性能优化。

数据与数据库2.1k
D
database-lookup
database-lookup
k-dense-ai / scientific-agent-skills

通过明确指定端点、筛选条件、分页和来源信息,查询有文档记录的公共数据库 API。当科学、监管、金融或其他由数据库支持的事实必须从指定来源以可复现的方式检索,而非依据一般知识推断时使用。

数据与数据库2.1k
T
transformers-js
transformers-js
huggingface / skills

使用 Transformers.js 在 JavaScript/TypeScript 中直接运行先进的机器学习模型。支持 NLP(文本分类、翻译、摘要)、计算机视觉(图像分类、目标检测)、音频(语音识别、音频分类)和多模态任务。可在浏览器和服务端运行时(Node.js、Bun、Deno)中通过 WebGPU/WASM 使用来自 Hugging Face Hub 的预训练模型。

开发2.1k
C
csv-data-summarizer
csv-data-summarizer
coffeefuelbump / csv-data-summarizer-claude-skill

使用 Python 和 pandas 分析 CSV 文件、生成摘要统计数据并绘制快速可视化图表。

数据与数据库2.1k
B
bigquery-observability
bigquery-observability
google / skills

为通过 INFORMATION_SCHEMA、Cloud Monitoring 和 REST API 获取 BigQuery 遥测数据提供最佳实践、工具选择指导和高性能 SQL 查询语法。适用于已知要获取的遥测数据、选择遥测工具、编写高性能 INFORMATION_SCHEMA 查询、获取遥测数据以诊断单个作业的性能瓶颈、调查 slot 争用、作业并发和队列延迟、分析预留容量、利用率和自动扩缩容饱和情况,或审计基于容量和按需计算及存储资源的计费使用量。若原因未知,不要用于根因诊断或症状排查(先使用 bigquery-troubleshooting);也不要用于编写或优化业务逻辑 SQL(使用 bigquery-optimization)

数据与数据库2.1k
P
prisma-next
prisma-next
prisma / prisma-next

将模糊的 Prisma Next 提示词路由到合适的专门技能。适用于“help me with Prisma Next”“what is Prisma Next”“explain Prisma Next”“I'm new to PN”“where do I start”“what can I do with Prisma Next”“what can I do next with Prisma”“just ran createprisma”“tour of Prisma Next”“Prisma Next overview”,以及“Prisma Next vs Prisma 7”“PN vs Drizzle”“PN vs Kysely”“PN vs TypeORM”等比较问题。如果提示词明确匹配某个工作流技能,则不要使用——例如采用、快速入门、初次接触指南、棕地项目检查;schema/contract 编辑;迁移编写(db update / migration plan / migrate);部署时的迁移审查/并发迁移;查询 / db.orm / db.sql / TypedSQL;Supabase / RLS / role binding;运行时 / db.ts / middleware wiring;构建 / Vite plugin / Next.js plugin;调试 / structured error envelopes / PN-* error codes;或反馈 / bug report / feature request——应直接加载对应的同级技能。

数据与数据库2.1k
S
summarize-interview
summarize-interview
owl-listener / designer-skills

将一份访谈记录整理为主题、佐证引文和行动项。访谈结束后立即使用。要一次综合多场访谈,请使用 `affinity-diagram`。

设计与 UI2.1k
C
clean-data-xls
clean-data-xls
anthropics / financial-services

清理杂乱的电子表格数据——删除多余空格、修正大小写不一致、转换以文本形式存储的数字、统一日期格式、删除重复项,并标记混合类型列。数据杂乱、不一致或需要在分析前整理时使用。触发词包括“clean this data”“clean up this sheet”“normalize this data”“fix formatting”“dedupe”“standardize this column”“this data is messy”。

数据与数据库2.1k
C
ccxt-python

面向 Python 开发者的 CCXT 加密货币交易所库。涵盖 REST API(标准)和 WebSocket API(实时)。帮助安装 CCXT、连接交易所、获取市场数据、下单、接收实时行情/订单簿数据流、处理身份验证并管理 Python 错误。适用于在 Python 项目、交易机器人、数据分析或投资组合管理中使用加密货币交易所。支持同步和异步(asyncio)用法。

开发2.1k
M
machine-learning
machine-learning
mindrally / skills

使用 JAX、函数式编程模式和高性能计算进行机器学习开发。

开发2.1k
N
n8n-code-nodes-official
n8n-code-nodes-official
n8n-io / skills

当用户准备使用 Code 节点、提到在 n8n 中编写 JavaScript 或 Python,或在工作流设计中涉及任何自定义逻辑时使用。触发词包括“Code node”、“Code”、“JavaScript”、“Python”、“custom logic”、“transform data”、“$input”、“$json transformation”、“loop in code”、“write a function”,以及任何显而易见的答案似乎是“直接写代码”的情况。

开发2.1k
P
polars
polars
k-dense-ai / scientific-agent-skills

用于 Python ETL、分析和 pandas 迁移的高性能 DataFrame 库。支持基于表达式的数据处理、惰性查询优化、并行执行、流式外存处理、Arrow 互操作,以及可选的 GPU 执行。

数据与数据库2.1k
P
prisma-next-migrations
prisma-next-migrations
prisma / prisma-next

编写 Prisma Next 迁移——选择 db update 或 migration plan,编辑由框架生成的 migration.ts(将占位符标记替换为 dataTransform 闭包),处理 MIGRATION.HASH_MISMATCH 或 PN-MIG-2001 未填充占位符错误。适用于 prisma migrate dev、prisma migrate deploy、prisma db push、db update、db update --dry-run、migration plan、migrate、migration new、migration show、db verify、db sign、数据迁移、this.dataTransform、dataTransform、placeholder、生成的 migration.ts、编辑 migration.ts、MIGRATION.HASH_MISMATCH 和 schema 漂移。

数据与数据库2.1k
A
alibabacloud-sls-query
alibabacloud-sls-query
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

Alibaba Cloud SLS(Simple Log Service)日志查询与分析技能。通过 aliyun CLI 帮助用户编写、解释、优化、执行或排查 SLS 索引搜索、SQL 分析以及 SPL 扫描/管道语句。触发词:“SLS 查询”“SLS 分析”“日志查询”“日志分析”“log query”“analyze sls logs”“aliyun log query”。

云与 DevOps2.1k
Z
zoom-rtms
zoom-rtms
anthropics / knowledge-work-plugins

用于 Zoom RTMS 的参考技能。在转入实时媒体工作流后,可用于处理实时音频、视频、聊天、转录文本、屏幕共享或联络中心语音流。

开发2.1k
P
prisma-next-queries
prisma-next-queries
prisma / prisma-next

为 Postgres、SQLite 或 Mongo 编写 Prisma Next 查询——选择对应方式(Postgres/SQLite 使用 `db.orm.<Model>` + `db.sql.<table>`;Mongo 使用 `db.orm.<root>` + `db.query.from(...)` 流水线构建器),进行筛选/投影/排序/分页,使用 `.include(...)` 预先加载,使用 Postgres/SQLite 的 `db.transaction(...)` 和 ORM `.aggregate(...)`,通过查询构建器执行 Mongo 聚合,并使用支持命名空间的访问器(`db.orm.<ns>.<Model>`、`db.sql.<ns>.<table>`)。触发词:query、where、match、select、project、orderBy、take、skip、include、lookup、first、all、count、aggregate、group、create、update、delete、upsert、returning、transaction、db.close、脚本清理、variant、polymorphism、drizzle-style、kysely-style。注意:`.all()` 是 Thenable(直接 `await`);迭代器只能使用一次(`RUNTIME.ITERATOR_CONSUMED`);Postgres 的 `count` 返回 `number`,而 sum/avg/min/max 返回 `number | null`;范围查询使用链式 `.where()` 或 `and(...)`(没有 `.between(...)`)。

数据与数据库2.1k
D
dali-dynamic-mode
dali-dynamic-mode
nvidia / skills

DALI 命令式动态模式(`nvidia.dali.experimental.dynamic`、ndd):处理 ndd 代码或迁移流水线时使用;仅涉及流水线的任务请勿使用。

开发2.1k
R
roblox-data
roblox-data
tabooharmony / roblox-brain

编写、更改、调试或审计 Roblox 玩家存档时使用,包括 DataStore、ProfileStore、会话锁、架构和迁移。

数据与数据库2.1k
P
pudl
pudl
catalyst-cooperative / agent-skills

探索并了解 PUDL 能源数据:查看有哪些数据表、查询列的含义和使用警告,并从 S3 或本地目录加载 Parquet 文件。无需安装 PUDL Python 包。用户询问 PUDL 数据包含什么、想了解特定数据表或列、询问数据质量或限制、需要帮助将数据加载到笔记本或脚本,或想知道哪个数据表涵盖电力生产、公用事业财务、燃料成本、发电厂位置、排放、容量系数、FERC 财务数据或 EIA 调查数据等主题时,使用此技能。用户提及 PUDL、Catalyst Cooperative 能源数据或 PUDL 收录的任何特定数据源(EIA-860、EIA-861、EIA-923、FERC Form 1、FERC Form 714、FERC EQR、EPA CEMS、EPA CAMD 等)时也使用。

数据与数据库2.1k
P
pytorch-lightning
pytorch-lightning
k-dense-ai / scientific-agent-skills

深度学习框架(PyTorch Lightning / lightning package)。将 PyTorch 代码组织为 LightningModules,配置 Trainer 以支持多 GPU/TPU,实现数据管道、回调、日志记录(W&B、TensorBoard、MLflow)和分布式训练(DDP、FSDP、DeepSpeed),用于可扩展的神经网络训练。

开发2.1k
P
prisma-next-debug
prisma-next-debug
prisma / prisma-next

读取 Prisma Next 结构化错误封装,并路由到适当的恢复方案——代码、领域、严重性、原因、修复方式、元数据。适用于 error、exception、my emit failed、my query won't typecheck、my query crashed、my migration won't apply、MIGRATION.HASH_MISMATCH、BUDGET.ROWS_EXCEEDED、BUDGET.TIME_EXCEEDED、RUNTIME.ABORTED、PLAN.HASH_MISMATCH、CONTRACT.MARKER_MISSING、PN-RUN-3001、PN-RUN-3002、PN-RUN-3030、PN-MIG-2001、PN-CLI-4011、PN-SCHEMA-0001、drift、capability missing、planner conflict、prisma studio、EXPLAIN、query log、db.end、db.close、script won't exit、hangs、close connection、pool.end、client is closed。

数据与数据库2.1k
P
prisma-next-migration-review
prisma-next-migration-review
prisma / prisma-next

检查 Prisma Next 在合并或部署时将运行哪些迁移,呈现迁移图,解决并发/菱形汇聚冲突,并为 CI 配置环境引用。适用于“将运行哪些迁移”“部署时会运行什么”、合并冲突、菱形汇聚、并发迁移、迁移状态、引用管理、预发布环境、生产环境、MIGRATION.DIVERGED、MIGRATION.NO_MARKER、MIGRATION.MARKER_NOT_IN_HISTORY、prisma migrate status、prisma migrate diff、prisma migrate resolve。

数据与数据库2.1k
S
sympy
sympy
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 SymPy 进行精确符号数学运算,涵盖代数、微积分、方程求解、符号线性代数、物理,以及 lambdify 或 LaTeX 代码生成。任务需要符号结果、明确假设或精确算术时使用;纯数值计算请使用 NumPy 或 SciPy。

数据与数据库2.1k
D
datapackage
datapackage
catalyst-cooperative / agent-skills

探索并查询任何带有 Frictionless Data Package 描述文件(datapackage.json)的数据集。当用户想了解数据集包含哪些表或资源、查找列名和描述、查看元数据中嵌入的使用警告,或了解如何加载 datapackage.json 描述的 Parquet 文件、DuckDB 或 SQLite 数据库、CSV 文件时,使用此技能。用户拥有 datapackage.json 并想了解其中内容、如何高效查询,或如何将其元数据关联到实际数据文件时,也使用此技能。可与特定数据集技能(如 `pudl`)搭配,在此基础上添加领域知识

数据与数据库2.1k
N
networkx
networkx
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 NetworkX 在 Python 中创建、分析和可视化复杂网络与图。适用于处理网络/图数据结构、计算图算法(最短路径、中心性、聚类)、检测社群、生成合成网络(随机、无标度、小世界)、读写图文件格式或绘制网络拓扑。常见应用包括社交、生物、交通和引文网络。

数据与数据库2.1k
P
prisma-next-runtime
prisma-next-runtime
prisma / prisma-next

接入 Prisma Next 运行时——使用来自 `@prisma-next/postgres/runtime` 的 `postgres<Contract>(...)`、来自 `@prisma-next/sqlite/runtime` 的 `sqlite<Contract>(...)` 或来自 `@prisma-next/mongo/runtime` 的 `mongo<Contract>(...)` 配置 `db.ts`;组合中间件(来自 `@prisma-next/middleware-telemetry` 的遥测;lint 和预算)、配置 `DATABASE_URL`、按环境分支,以及在 Postgres、SQLite 和 Mongo façade 之间切换。适用于 db.ts、postgres()、sqlite()、mongo()、middleware、telemetry、lint、预算、DATABASE_URL、.env、连接池、poolOptions、开发与生产配置、事务、db.transaction、只读副本、多数据库、脚本无法退出、卡住、关闭连接、db.end、db.close、pool.end、[Symbol.asyncDispose]、await using。

数据与数据库2.1k
A
aeon
aeon
k-dense-ai / scientific-agent-skills

此技能适用于时间序列机器学习任务,包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分段和相似性搜索。在处理时间数据、序列模式或带时间索引的观测数据,且需要标准 ML 方法之外的专用算法时使用。尤其适合通过兼容 scikit-learn 的 API 进行单变量和多变量时间序列分析。

数据与数据库2.1k
Q
query-onchain-data
query-onchain-data
coinbase / agentic-wallet-skills

通过 x402 使用 CDP SQL API 查询 Base 链上数据。当你或用户想查看已解码区块、交易和事件的链上信息时使用

数据与数据库2.1k
P
prisma-next-contract
prisma-next-contract
prisma / prisma-next

编辑 Prisma Next 数据契约——添加模型、字段、关系、索引、枚举、值对象(复合类型)、类型别名、命名空间(Postgres schema)、跨契约外键(跨空间 FK)、多态类型(`@@discriminator` / `@@base`),使用扩展命名空间(`pgvector.Vector(...)`、`cipherstash.EncryptedString(...)`),通过 `@prisma-next/<target>/config` façade 中的 `defineConfig` 配置 `prisma-next.config.ts`,并运行 `prisma-next contract emit`。适用于 schema、模型、字段、属性、软删除、paranoid、作用域、验证、回调、prisma schema、PSL、contract.prisma、contract.ts、contract.json、contract.d.ts、`@prisma-next/postgres/config`、`@prisma-next/postgres/contract-builder`、`@prisma-next/postgres/control`、`@prisma-next/mongo/config`、`@prisma-next/mongo/contract-builder`、`extensions:`、pgvector、cipherstash、postgis、paradedb、supabase、`@prisma-next/extension-supabase`、`@@control`、控制策略、managed、tolerated、external、observed。

数据与数据库2.0k
P
prisma-next-quickstart
prisma-next-quickstart
prisma / prisma-next

将 Prisma Next 引入新项目、现有数据库,或在引导工具生成脚手架后作为第一步使用。适用于“Prisma Next 能做什么”“接下来可以用 Prisma 做什么”“从哪里开始”“我应该先做什么”“刚运行了 createprisma”“createprisma”“npx createprisma”“npx create-prisma”“第一步”“第一个查询”“我有一个生成脚手架的 Prisma Next 项目,接下来怎么办”等问题;适用于使用 `pnpm dlx prisma-next init` 初始化全新项目,以及针对现有数据库运行 `prisma-next contract infer` + `db sign`。还涵盖 connect-write-read 的入门流程、日常命令(`contract emit`、`db init`、`db update`、`migration plan`、`migrate`、`db schema`、`db verify`),并指引用户下一步使用 `prisma-next-contract` / `prisma-next-queries` / `prisma-next-runtime`。参数:--target、--authoring、--schema-path、--probe-db、--output。

数据与数据库2.0k
T
transformers
transformers
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 Hugging Face Transformers 加载 Hub 模型、运行 pipeline 推理、生成文本,并通过 Trainer 对 NLP、视觉、音频和多模态任务进行微调。适用于在 Transformers 中使用 AutoModel、pipelines、tokenizers、generation configs 或 TrainingArguments

开发2.0k
Q
quick-stats
quick-stats
marketcalls / vectorbt-backtesting-skills

使用默认 EMA 交叉策略快速获取某个交易标的的数据并输出关键回测统计信息。无需创建文件——可直接在 Notebook 单元格中运行或输出到控制台。

数据与数据库2.0k
S
shap
shap
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 SHAP 解释并审计机器学习预测。适用于选择 SHAP 解释器和掩码器、计算并验证特征归因、处理多输出解释,以及生成局部或全局 SHAP 可视化

数据与数据库2.0k
S
setup
setup
marketcalls / vectorbt-backtesting-skills

配置 Python 回测环境。检测操作系统、创建虚拟环境、安装依赖项(openalgo、ta-lib、vectorbt、plotly),并创建回测文件夹结构。

开发2.0k
D
dask
dask
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 Dask 扩展 pandas、NumPy 和自定义 Python 研究工作流,使其超出内存限制或跨集群运行。涵盖 DataFrames、Arrays、Bags、Futures、分块、调度器和分布式诊断。适用于分区文件处理、科学数组计算,或内存与依赖结构需要使用 Dask 的并行任务。

数据与数据库2.0k
M
market-research-reports
market-research-reports
k-dense-ai / scientific-agent-skills

构建可追溯证据来源的市场研究报告,以及基于假设的市场规模测算或预测情景。适用于市场定义、行业与客户证据、竞争格局、TAM/SAM/SOM 对账、预测敏感性分析,以及可审计的报告框架。

营销与增长2.0k
F
fintech-algorithms
fintech-algorithms
islambaraka90 / fintech-algorithms-library

使用 `fintech-algorithms` npm 包执行市场数据、交易和量化分析——包含 717 个零依赖 TypeScript 算法,涵盖统计和金融数学基础(均值、中位数、百分位数、标准差、相关性、回归、分布、z 分数、对数收益、波动率、回撤、Sharpe、风险价值)、技术指标(RSI、MACD、移动平均线、Bollinger Bands、ATR、OBV、Stochastic)、蜡烛图和图表形态、市场宽度、根据 tick 数据构建 K 线、OHLC 验证和清理、公司行动、指数和基准构建、市场微观结构、撮合引擎、执行和 TCA、统计时间序列、信用风险和违约概率、分类器和评分验证(ROC、AUC、Brier、校准)、链上指标和 EPS 分析、波动率和协方差估计(GARCH、已实现方差、Ledoit-Wolf 收缩)、投资组合构建(Markowitz 均值-方差、最小方差、风险平价、Black-Litterman、Kelly)。当用户要求分析价格序列、计算统计数据或汇总、计算或解释指标、识别蜡烛图或图表形态、根据 tick 构建 K 线、验证或清理市场数据、评分或验证模型、接入市场数据提供商,或编写代码以准确而非近似地执行上述计算时使用。

数据与数据库2.0k
M
matlab
matlab
k-dense-ai / scientific-agent-skills

构建、审查、迁移和规划 MATLAB 或 GNU Octave 数值工作流。适用于数组、表格/时间数据、测试、项目、图形、MAT 文件,以及明确的 Python 互操作需求。

开发2.0k
N
nemotron-retrieval-recipes
nemotron-retrieval-recipes
nvidia / skills

规划、调试、调优、评估、导出或部署公开的 Nemotron `embed`/`rerank` 检索方案时使用

开发2.0k
B
brightdata-cli
brightdata-cli
brightdata / skills

Runs Bright Data jobs from a terminal with the bdata CLI, the published npm package @brightdata/cli. Use when the agent itself needs to run a Bright Data job from a shell right now, when it is building or testing a scraper, when a quick one-off check of a page, a search, a zone or a bill is enough, or when the user names bdata, brightdata, or the Bright Data CLI. Not for deterministic code that repeats the same job on a schedule, which belongs to brightdata-sdk. Not for an AI app that picks its tools at run time, which belongs to brightdata-mcp. Not for a first-time install or a login that will not go through, which belongs to agent-onboarding.

数据与数据库2.0k
B
beisen-recruiting-insights

北森招聘洞察。用于查看整体招聘进展、定位流程卡点、查看重点岗位进展、复盘阶段完成量、追踪 Offer 到岗转化,以及发起面试质量分析、竞品情报分析、查看或取消分析异步任务。当用户询问招聘进展、面试进展、阶段完成量、流程瓶颈、重点岗位进展、Offer 到岗转化、面试官提问质量、同职位面试官对比、优秀提问案例、低效面试问题、竞品情报或停止分析任务时使用。

数据与数据库2.0k
O
optimize-for-gpu
optimize-for-gpu
k-dense-ai / scientific-agent-skills

在 NVIDIA 硬件上加速科学计算 Python,并验证结果正确且速度更快。适用于 CUDA/GPU 优化;受 CPU 限制的 NumPy、SciPy、pandas、scikit-learn、NetworkX、scikit-image、向量搜索、图像处理、图、仿真或文件 I/O 工作负载;CuPy、cuDF、cuML、cuGraph、cuVS、cuCIM、KvikIO、Warp、Newton、Numba-CUDA 或 RAFT 相关问题;以及分析性能、内存传输、内核或多 GPU 瓶颈。大规模数据并行 Python 代码运行缓慢且 GPU 加速可能适用时,即使用户未提及 CUDA,也使用此技能。

开发2.0k
S
scrapy-web-scraping
scrapy-web-scraping
mindrally / skills

使用 Scrapy Python 框架构建网页抓取器和爬虫的专业指导,涵盖 Spider 开发、数据提取和管道管理的最佳实践。

数据与数据库2.0k
O
option-vol-analysis
option-vol-analysis
anthropics / financial-services

结合波动率曲面数据、含 Greeks 的期权定价和历史价格数据,分析期权波动率并评估隐含波动率与已实现波动率。适用于期权定价、分析波动率曲面、计算 Greeks、评估波动率溢价或评估波动率交易策略。

数据与数据库2.0k
P
pymc
pymc
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 PyMC 构建并检查贝叶斯模型,包括分层模型、NUTS MCMC、变分推断、可变数据预测、后验预测检查、诊断和 PSIS-LOO 模型比较。用于在 PyMC 中进行概率建模和不确定性推断。

数据与数据库2.0k
S
sqlalchemy-alembic-expert-best-practices-code-review
sqlalchemy-alembic-expert-best-practices-code-review
wispbit-ai / skills

构建安全、高性能数据库架构的 SQLAlchemy ORM 和 Alembic 迁移最佳实践。编写、审查或重构 SQLAlchemy 模型、Alembic 迁移或数据库查询模式时使用此技能。涉及 SQLAlchemy ORM、Alembic 迁移、数据库架构变更或查询优化的任务会触发此技能。

数据与数据库2.0k
U
umap-learn
umap-learn
k-dense-ai / scientific-agent-skills

将 UMAP-learn 用于非线性降维、2D/3D 嵌入、聚类预处理、有监督或半监督 UMAP、DensMAP、AlignedUMAP 和 Parametric UMAP 工作流。

数据与数据库2.0k
P
parallel-web
parallel-web
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 Parallel CLI 进行网页搜索、URL 提取、深度研究、结构化数据丰富、实体发现和定期网页监控。适用于明确需要最新网络证据、学术来源发现、重复实体查询、详尽报告或持续变更跟踪的请求。

生产力2.0k
A
academic-research-suite
academic-research-suite
imbad0202 / academic-research-skills-codex

ARS-Codex 研究、写作、稿件评审、研究筛选和实验。适用于深度研究、文献或系统综述、荟萃分析、研究问题、草稿、修订、路线图、摘要、引文、诚信检查、同行评审和从研究到论文的全过程。筛选记录:sr-screener。引文触发词:check citations、look over the refs、檢查引用、檢查參考文獻、인용 확인、인용 형식 검사。韩语:논문 심사、논문 수정、초록 작성、체계적 문헌고찰、연구부터 논문까지。西班牙语:revisión de literatura、revisar artículo、enmendar mi artículo、escribir resumen、investigación a artículo。也适用于 ARS 别名:/ars-plan、/ars-outline、/ars-abstract、/ars-lit-review、/ars-citation-check、/ars-disclosure、/ars-format-convert、/ars-3w、/ars-revision-coach、/ars-revision、/ars-reviewer、/ars-mark-read、/ars-unmark-read、/ars-cache-invalidate、/ars-rebuttal-audit、/ars-full。提示词、参考资料、模板和合约位于 ars/

生产力2.0k
S
scikit-survival
scikit-survival
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 scikit-survival 构建、评估和审查右删失或竞争风险生存分析工作流,包括防止数据泄漏的预处理、模型选择、概率预测和考虑删失的指标。

数据与数据库2.0k
G
google-apps-script
google-apps-script
jezweb / claude-skills

为 Sheets 和 Workspace 构建 Google Apps Script 自动化。支持自定义菜单、触发器(onEdit / time-driven / form submit)、对话框、侧边栏、批量邮件、PDF 导出和外部 API。用户希望自动化 Google Sheet、构建 Sheets 菜单/侧边栏/对话框、通过邮件或 webhook 操作 Sheets 行、安排 Sheets 工作流,或询问“如何在 Sheets 中编写脚本”时使用

生产力2.0k
T
torch-geometric
torch-geometric
k-dense-ai / scientific-agent-skills

支持 PyTorch Geometric(PyG)图神经网络,包括节点/链接/图分类、消息传递(GCN、GAT、GraphSAGE、GIN)、异构图、邻居采样和自定义数据集。适用于使用 torch_geometric 的场景,不适用于常规 NetworkX 分析或非图类 PyTorch 模型。

数据与数据库2.0k
B
biopython
biopython
k-dense-ai / scientific-agent-skills

提供用于序列操作、文件解析(FASTA/GenBank/PDB)、系统发育分析以及以编程方式访问 NCBI/PubMed(Bio.Entrez)的 Biopython 工作流。支持批处理、自定义分子生物学管道、BLAST 自动化、结构分析和基序分析。

数据与数据库2.0k
T
technical-analysis
technical-analysis
omer-metin / skills-for-antigravity

精通价格行为、图表形态和技术指标,结合经典 Wyckoff/Dow 理论与现代量化验证来识别优势。当提及“technical analysis、chart pattern、indicator、RSI、MACD、support resistance、trend、candlestick、price action、fibonacci、trading、technical-analysis、charts、indicators、price-action、patterns、support-resistance、trend-following”时使用。

数据与数据库2.0k
A
agent-memory-systems
agent-memory-systems
sickn33 / agentic-awesome-skills

为 Agent 设计按租户隔离的记忆、检索和保留机制。规划 RAG、对话历史、向量存储或跨会话记忆时使用

Agent 工作流2.0k
B
backtesting-trading-strategies
backtesting-trading-strategies
gracefullight / stock-checker

使用历史数据回测加密货币和传统交易策略。计算绩效指标(Sharpe、Sortino、最大回撤),生成权益曲线,并优化策略参数。当用户想测试交易策略、验证信号或比较方法时使用。可由“backtest strategy”“test trading strategy”“historical performance”“simulate trades”“optimize parameters”或“validate signals”等短语触发。

数据与数据库2.0k
R
roblox-analytics
roblox-analytics
tabooharmony / roblox-brain

添加、更改或审计 Roblox 分析功能时使用,包括 AnalyticsService 事件、经济系统、漏斗、新手引导轨迹和速率限制。

数据与数据库2.0k
T
typeorm
typeorm
mindrally / skills

使用 TypeORM 进行开发的指南。TypeORM 是一款功能全面的 ORM,适用于 TypeScript 和 JavaScript,并支持多种数据库

开发2.0k
T
timesfm-forecasting
timesfm-forecasting
k-dense-ai / scientific-agent-skills

使用 Google 的 TimesFM 执行零样本时间序列预测,包括规则网格 CSV 准备、分位数预测、XReg 协变量和留出集评估。默认使用 Apache 许可的 TimesFM 2.5 检查点,并说明 TimesFM 3.0 多变量 API 的差异及权重许可要求

数据与数据库2.0k
第 961–1020 条,共 12,302 条

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。