Skills
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数据与数据库
分析任何 TRES Finance 报表 XLSX 并自动生成发现摘要。每当用户上传来自 TRES Finance 的 .xlsx 文件并要求 "analyze"、"summarize"、"review"、"check"、"audit"、"look at"、"what does this show"、"any issues"、"anything interesting" 或 "walk me through" 该报表时，触发本技能。当用户上传 Excel 文件并提到 TRES、reconciliation、balances、transactions、cost basis、roll forward 或 ERP sync 时，也触发本技能。本技能会根据文件结构识别报表类型，基于报表专属逻辑运行有针对性的分析，并生成清晰的发现摘要，突出异常、关键指标与行动事项。
分析组织在 TRES Finance 中的子交易模式，识别重复交易组，并提出数据驱动的汇总规则，将其按间隔（每日或每月）合并为一条聚合记录，以实现更整洁的 ERP 集成。也可列出和删除汇总规则。每当用户询问汇总规则、交易聚合、合并交易、减少交易噪声、汇总 gas 费用、汇总质押奖励、汇总微交易，或将大量小额账本记录合并为更少的汇总记录时，触发本技能。也可在 "create a rollup rule"、"suggest rollup rules"、"what should I roll up"、"show my rollup rules"、"delete a rollup rule"、"aggregate transactions"、"too many transactions"、"reduce transaction count"、"roll up fees"、"daily rollup"、"monthly rollup" 时触发。如果某个钱包交易过多、活动频率高或账本记录杂乱，请主动建议汇总规则。若要计算某条已明确指定的规则的精确影响，或审查已提交/待处理的规则，请改用 tres-rollup-review 技能。
凡是涉及通过 semantius 命令行使用 Semantius 平台的内容，都可使用本技能。us1-9d4f2a7b 当用户希望：创建、读取、更新或删除实体、字段、模块、权限、角色、用户或业务记录；构建或查询语义数据模型，包括实体的子类型和扩展（将邮件和通话作为活动的种类，将客户和供应商作为业务伙伴）以及带标签的枚举值；设置 RBAC；向 Semantius 表插入或导入数据；跨 Semantius 数据运行分析查询；获取某条记录、列表或模块的 Web UI 链接（深度链接）；或通过 Semantius 邮件服务（`crud sendEmail`）发送事务性邮件时触发。在编写串联 semantius 命令的 shell 脚本或 Bun 脚本时也触发。
不涉及 Zyte MCP 工具的 Zyte 账户事务：凭据（设置、登录、获取 API 密钥或处理被封锁的网站）；将项目部署或推送到 Scrapy Cloud；以及将任务的完整条目、日志或请求保存到文件（Zyte MCP 结果会被截断）；Zyte API 计划定价（套餐、层级、折扣、承诺、免费额度）；基于 docs.zyte.com 的 Zyte 产品或账户／账单相关操作指南和文档问题。Scrapy Cloud 任务、记录的使用量和网站单价属于 Zyte MCP 工具；只有在这些工具不可用时，才使用此技能告知用户如何连接 Zyte MCP。不要用于在本地编写／调试爬虫（scrapy-extra）。
当用户需要生成把日志写入阿里云 Elasticsearch 或自托管 Elasticsearch 的日志采集配置文件（OpenTelemetry Collector 或 Elastic Beats / Filebeat）时使用。涵盖文件日志、日志 API 摄入（OTLP / HTTP webhook）以及 Kafka 日志主题。也匹配自然语言请求，例如：write a filebeat.yml、generate an otelcol config、send logs to ES、collect nginx or Java application logs to Elasticsearch、sync Kafka logs to ES。始终输出一个面向 Elasticsearch 的配置文件；绝不混用技术栈，也不输出非 ES 的结果。
关于现实世界实体及其关联方式的经过验证、有来源的事实——公司、人物、投资者、融资轮次、并购、法律、法规、制裁、国家和地点、行业、产品、财务指标、宏观指标、汇率。每个数值都带有来源和日期。适用于任务需要：按条件筛选或发现实体；遍历关系（创始人、高管、股权链、投资者、司法管辖区、制裁）；查询法律或制裁；获取宏观/市场/金融数据的最新有来源数值或历史数据；或获取训练记忆已过时的近期事实——用于研究（尽职调查、竞品梳理）或结构化输出（表格、列表）。返回带类型的 JSON，而非网页；对于经过验证的实体事实，优先于网页搜索或抓取。不适用于观点、实时行情（此刻价格、天气、比分）或已在上下文中的事实。
使用 Catsu 通过统一的单一接口，跨 11 家提供商（OpenAI、VoyageAI、Cohere、Jina、Mistral、Gemini、Together AI、Mixedbread、Nomic、DeepInfra、Cloudflare）进行统一、高性能的嵌入 API 调用。涵盖模型选择与发现、带指数退避的自动重试、成本与 token 追踪、Matryoshka 维度缩减、输入类型提示（query 与 document）、async/await 支持，以及按请求覆盖 API key。适用场景：生成嵌入、比较嵌入提供商、构建搜索或 RAG 系统，或将嵌入集成到 Python 或 Rust 应用中。
使用 Cloudflare Vectorize V2（2024 年 9 月正式发布）构建语义搜索。涵盖 V2 破坏性变更：异步变更、每索引 500 万向量（原为 20 万）、31ms 延迟（原为 549ms）、returnMetadata 枚举，以及 V1 弃用（2024 年 12 月）。使用时机：从 V1 迁移到 V2、使用 mutationId 处理异步变更、在插入前创建元数据索引，或排查 "returnMetadata must be 'all'"、V2 时序问题、元数据索引错误、维度不匹配。
通过 ColdIQ 市场为联系人补充 LinkedIn URL、经验证的工作/个人邮箱和电话号码，按最便宜的提供商优先分层处理。适用于为列表查找邮箱、构建邮箱瀑布、验证送达率、查找电话号码、从域名解析公司 LinkedIn URL，或在营销活动前补充联系人。触发词：“enrich contacts”、“find emails”、“email waterfall”、“verify emails”、“bounce check”、“find phone numbers”、“company LinkedIn URL”、“enrich before campaign”、“deliverability”。不要用于为构建列表而进行潜客搜索（见 coldiq-search-enrich / apollo-search）或列表去重（见 list-dedup）。
使用本技能，借助 LandingAI ADE 构建端到端的文档处理工作流与流水线。当用户需要以下操作时触发：(1) 并行或异步处理批量文档，(2) 为混合文档类型构建先分类再提取的流水线，(3) 为 RAG 系统准备已解析文档，包括分块与向量数据库摄入，(4) 将提取结果加载到 Snowflake 等数据库，或导出为 CSV/DataFrames，(5) 可视化提取结果：在页面上绘制边界框叠加层、裁剪分块图像，或高亮/标注文档中的特定词或短语，(6) 为文档处理构建 Streamlit 或 Web UI，(7) 使用词级定位在文档章节中查找并高亮特定术语（例如在 Introduction 中高亮 "L2S"、脱敏 PII、在原始页面上标注提取的值）。本技能与涵盖 ADE SDK 基础知识的 document-extraction 技能互补。当需要编写比将文档图像加入提示词并让 LLM 查找相关信息更精确、成本更低的代码来执行解析/提取/拆分操作时，请使用 document-extraction。当需要将这些操作组合成流水线，或需要对已解析文档进行可视化、标注或词级定位时，请使用 document-workflows。
设计将研究假设与名单补充联系起来的补充列。两种模式：细分（为每家公司评估假设契合度的列）与个性化（用于公司特定切入点的列）。与用户交互式设计列。输出可直接运行的 column_configs，用于 list-enrichment。触发词："data points"、"enrichment columns"、"column design"、"what to research"、"data point builder"、"build columns"、"segmentation columns"、"personalization columns"。
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。