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

S
spark-optimization
spark-optimization
full-stack-skills / devops-skills

通过分区、缓存、Shuffle 优化和内存调优来优化 Apache Spark 作业。适用于提升 Spark 性能、排查作业缓慢问题或扩展数据处理流水线。

数据与数据库47
S
sportsdata
sportsdata
membranedev / application-skills

SportsData 集成。管理 Teams、Leagues、Users。当用户想要与 SportsData 数据交互时使用。

数据与数据库47
S
spring-pg-autonomous-tx-checker

暂无简介

测试与质量47
S
startup-review-mining
startup-review-mining
vasilyu1983 / ai-agents-public

当你需要从评论(B2B 点评网站、应用商店、论坛、社区、问题跟踪器)中系统性地提取痛点、功能缺口、切换触发因素和机会时使用。包含偏见防范、分类体系构建、三角验证,以及把洞见转化为实验。

营销与增长47
S
statement-reconciler
statement-reconciler
lyndonkl / claude

通过检查 opening_balance + sum(transactions) = closing_balance 是否在很小的容差范围内成立,来验证提取出的账单是否内部一致,并生成对账报告,标记缺失行、重复计入行、符号错误和舍入差异。用作 PDF 提取与将交易提交到数据存储之间的把关环节,适用于账单不平需要核对,或用户提到对账、余额检查、账单对不上。

数据与数据库47
S
statistical-power
statistical-power
kalarislabs / research-agent-skills

用于研究规划的样本量和统计功效计算。当有人询问“我需要多少受试者/样本/重复测量”、想进行先验功效分析、计算最小可检测效应(MDE)或功效曲线,或需要为基金申请、IRB 方案或预注册论证样本量时使用。涵盖 t 检验、ANOVA、比例、相关性、卡方检验和回归的解析功效计算,以及针对没有公式的设计进行基于模拟(Monte Carlo)的功效计算,包括逻辑回归/Poisson 回归、混合模型、整群随机试验、生存分析和交互作用。即使请求只提到效应量、alpha 或“80% 功效”,而未明确说“功效分析”,也使用此技能。设计研究方案(随机化、区组、析因/DOE、交叉、序贯设计)时使用 experimental-design;分析已收集的数据并进行报告时使用 statistical-analysis。

数据与数据库47
S
statsmodels
statsmodels
kalarislabs / research-agent-skills

用于 Python 的统计模型库。需要特定模型类(OLS、GLM、混合模型、ARIMA)并附带详细诊断、残差和推断时使用。最适合计量经济学、时间序列、带系数表的严谨推断。需要带 APA 报告的引导式统计检验选择时请使用 statistical-analysis。

数据与数据库47
S
string-database
string-database
ovachiever / droid-tings

查询 STRING API,获取蛋白质-蛋白质相互作用数据(5900 万种蛋白质、200 亿次相互作用)。用于网络分析、GO/KEGG 富集、相互作用发现,覆盖 5000 多个物种,适用于系统生物学。

数据与数据库47
S
sunpy
sunpy
tondevrel / scientific-agent-skills

由社区开发的免费开源太阳物理学软件包。提供数据检索与下载工具、太阳物理学专用的坐标变换,以及通过 Map 对象实现的强大图像处理。适用于处理太阳数据、太阳图像(EUV、磁图、白光)、太阳坐标(日球投影坐标、日面坐标)、Fido 数据检索、太阳时间序列、较差自转、边缘拟合或多仪器太阳分析(AIA、HMI、GOES)。

数据与数据库47
S
supabase-performance-tuning
supabase-performance-tuning
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

用索引、EXPLAIN ANALYZE、连接优化 Supabase 查询性能

数据与数据库47
S
supabase
supabase
tushaarmehtaa / tushar-skills

搭建、扩展或审查 Supabase 的 schema、授权、RLS、迁移、类型化客户端、存储和外部认证。适用于集成 Supabase 或修复数据访问与租户隔离时。

数据与数据库47
S
syncfusion-winui-cartesian-charts
syncfusion-winui-cartesian-charts
syncfusion / winui-ui-components-skills

为在 WinUI 应用中进行数据可视化而实现 Syncfusion WinUI Cartesian Charts (SfCartesianChart)。在处理柱状图、折线图、条形图、面积图或金融图表(OHLC、Candle)时使用。本技能涵盖轴配置、图例、工具提示、缩放/平移、数据标签,以及用于大型数据集的高性能快速系列。

数据与数据库47
S
syncfusion-winui-funnel-chart
syncfusion-winui-funnel-chart
syncfusion / winui-ui-components-skills

实现 Syncfusion WinUI Funnel Chart (SfFunnelChart),用于可视化流程或工作流中各阶段的数据。当在 WinUI 应用中处理漏斗图、转化漏斗、销售管道或流程阶段分析时使用。本 skill 涵盖基于阶段的指标、数值递减的层级数据表示,以及跨连续阶段数据值逐步减少的可视化呈现。

数据与数据库47
S
syncfusion-winui-radial-gauge
syncfusion-winui-radial-gauge
syncfusion / winui-ui-components-skills

为桌面应用实现 Syncfusion WinUI Radial Gauge (SfRadialGauge) 组件,用于环形数据可视化。当处理径向仪表、速度表、温度监控器或仪表盘刻度盘时使用。本 skill 涵盖轴配置、多种指针类型(needle、shape、content、range)、带渐变的范围、标注、动画以及交互式拖动,适用于 WinUI/.NET 桌面应用。

数据与数据库47
T
tam-scoring
tam-scoring
cold-iq / coldiq-marketplace-skills

构建并运行评分模型,将原始公司名单分层为活动就绪的细分群体,并把每个已评分数据点指向为其提供数据的 ColdIQ 端点。适用于构建评分模型、对 TAM 分层、定义信号组与分值分配、设置层级阈值、在评分前清洗名单,或对导出数据运行 Python 评分器。触发词:"score companies"、"tier the list"、"scoring model"、"TAM scoring"、"ICP fit score"、"tier thresholds"、"100-point model"、"qualify accounts"。不适用于为构建名单而做的信息丰富/搜索(见 apollo-search / coldiq-search-enrich)、信号获取(见 signal-detection)或名单去重(见 list-dedup)。

营销与增长47
T
testing-patterns
testing-patterns
majesticlabs-dev / majestic-marketplace

用于 ETL 流水线测试的 Pytest 模板与模式——单元测试、集成测试、数据质量。

测试与质量47
T
truss
truss
membranedev / application-skills

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

云与 DevOps47
U
Unit Economics Calculator
eddiebe147 / claude-settings

计算并优化单位经济效益指标,包括 CAC、LTV、回本周期和贡献利润率

数据与数据库47
U
utm-builder
utm-builder
cognyai / claude-code-marketing-skills

UTM 参数策略与构建工具——命名规范、GA4 渠道分组规则、自动标记、常见错误以及 BigQuery 验证查询

营销与增长47
V
vercel-kv
vercel-kv
ovachiever / droid-tings

在 Next.js 应用中集成 Redis 兼容的 Vercel KV,用于缓存、会话管理和限流。由 Upstash 提供支持,具备强一致性和 TTL 支持。适用于实现缓存策略、存储带过期时间的临时数据、构建限流器,或排查环境变量缺失、序列化错误、限流问题。

数据与数据库47
V
video-analysis-workflow
video-analysis-workflow
kinemotioninc / kinemotion

指导 CMJ 和落地跳的视频分析。在处理运动员视频、调试姿态检测、排查分析失败,或运行 kinemotion CLI 命令时使用。

数据与数据库47
V
video-frames
video-frames
jamditis / claude-skills-journalism

从视频文件中提取并可视化分析帧。用于帧提取、视觉分析、屏幕文字或帧网格。

创意与媒体47
A
algo-hr-compensation
algo-hr-compensation
asgard-ai-platform / skills

开展薪酬对标分析,将薪资对标市场数据。当用户需要评估薪酬竞争力、构建薪资带宽,或分析薪酬公平性时使用本 skill — 即使用户表述为“我们的薪酬是否达到市场水平”“薪资对标”或“薪酬分析”。

数据与数据库46
A
algo-mfg-cpk
algo-mfg-cpk
asgard-ai-platform / skills

计算 Cpk 过程能力指数,以评估过程是否满足规格要求。当用户需要评估过程能力、比较不同过程,或判断质量目标是否可达时使用本 skill — 即使用户表述为“我们的过程能否满足规格”“过程能力”或“Cpk 计算”。

数据与数据库46
A
amazon-competitor-analyzer

使用 browseract.com 自动化 API 从 ASIN 抓取 Amazon 商品数据,并进行精准的竞品分析。对比规格、定价、评论质量和视觉策略,以识别竞品的护城河与薄弱点。

营销与增长46
A
android-data
android-data
fandhe-ai / agent-reference-skills

Android 应用开发(Kotlin)的数据层参考。Jetpack androidx。Room / Room 3(androidx.room3)(Entity、Dao、Query、Migration、prepopulate、createFromAsset)、DataStore(Preferences/Proto、Direct Boot)、MediaStore、SharedPreferences、分区存储、Retrofit、OkHttp。

数据与数据库46
A
astropy
astropy
hkphysics / scientific-agent-skills

用于天文学和天体物理学工作流的核心 Python 库,提供 Astropy API,包括单位/量、坐标、FITS I/O、表格、时间系统、WCS 和宇宙学。使用 Astropy 实现或调试天文数据分析代码时适用。

数据与数据库46
A
atscript-db
atscript-db
moostjs / atscript-db

适用于使用 @atscript/db、@atscript/db-{sqlite,postgres,mysql,mongo,memory}、@atscript/db-sql-tools、@atscript/moost-db、@atscript/db-client,或带 @db.* 注解的 .as 模型时。涵盖 DbSpace、适配器接线、表/视图 CRUD、查询过滤器、patch/字段/数组操作、关系、视图、模式同步、引擎特定能力、BaseDbAdapter 子类化、moost-db REST 路由、声明式动作、@InputForm 结构化输入、URL 查询语法、浏览器 Client、client.action()、client.getActionForm()、DB 校验、通过 @db.column.version + $cas + withOptimisticRetry 实现乐观并发控制、静态字段级加密(@db.encrypted、密钥轮换、ENC_* 错误)、地理搜索(db.geoPoint、@db.index.geo、geoSearch、$geoWithin、GET /geo)、令牌控制器绑定(provideDbSpace、@db.space)、模型清单(atscriptModels)、planSchema、assertExposed、provideTestDbSpace。范围仅限数据库。不在范围内(请使用 moostjs/atscript 技能):.as 语法、@meta.*、@expect.*、asc、unplugin、VSCode。

数据与数据库46
A
audience-advisor
audience-advisor
lytics / agent-skills

战略性受众指导——帮助用户为其业务目标构建合适的受众,或改进现有细分群体。适用于用户需要帮助选择正确的受众策略、希望获得细分群体设计建议,或需要改进现有细分群体时。

营销与增长46
A
Audience Segmenter
eddiebe147 / claude-settings

细分受众,以实现精准营销和个性化消息传达

营销与增长46
A
audit-sampling-methods
audit-sampling-methods
mukul975 / privacy-data-protection-skills

指导隐私审计抽样方法,包括统计抽样与非统计抽样、样本量确定、分层技术、用于合规测试的属性抽样、置信水平选择、可容忍偏差率,以及将结果推断至总体。关键词:审计抽样、统计抽样、属性测试、样本量、置信水平、分层抽样、隐私审计。

安全46
A
authoring-dags
authoring-dags
necatiarslan / airflow-vscode-extension

编写 Apache Airflow DAG 的工作流与最佳实践。当用户想要创建新 DAG、编写流水线代码,或询问 DAG 模式和约定时使用。有关 DAG 的测试与调试,请参见 testing-dags 技能。

数据与数据库46
A
aws-setup
aws-setup
opensearch-project / opensearch-agent-skills

将 OpenSearch 搜索应用部署到 Amazon OpenSearch Service 或 Amazon OpenSearch Serverless。当用户想在 AWS 上配置 OpenSearch 域或无服务器集合、将搜索配置部署到 AWS、设置 Bedrock 连接器、为 OpenSearch 配置 IAM 角色、将本地搜索环境迁移到 AWS,或管理 Amazon OpenSearch 基础设施时使用此技能。即使用户只说 AOS、AOSS、OpenSearch Service、serverless collection、Bedrock connector、SigV4 或 AWS 部署而未提及搜索,也应激活。

云与 DevOps46
B
bgpt-paper-search
bgpt-paper-search
kalarislabs / research-agent-skills

通过 BGPT MCP 服务检索科学论文,并获取从全文研究中提取的结构化实验数据。每篇论文返回 25 个以上字段,包括方法、结果、样本量、质量评分和结论。用于文献综述、证据综合,以及查找仅凭摘要无法获得的实验细节。

生产力46
B
bi-fundamentals
bi-fundamentals
pluginagentmarketplace / custom-plugin-sql

BI 基础,包括指标定义、KPI 计算、维度建模、仪表板优化和数据叙事。40+ 指标示例和计算模式。

数据与数据库46
B
billing-reconciliation-review
billing-reconciliation-review
sylphxai / skills

设计与审计跨发票、付款、总账、权益、应用商店收据、订阅、IAP、打款、退款、拒付、税费、信用额度、调整、收入确认输入和支持性证据的账单对账。当资金流动、客户访问权限或市场余额必须在各系统间保持一致时使用。

数据与数据库46
B
biopython
biopython
ovachiever / droid-tings

用于分子生物学的主要 Python 工具包。首选用于基于 Python 的 PubMed/NCBI 查询(Bio.Entrez)、序列操作、文件解析(FASTA、GenBank、FASTQ、PDB)、高级 BLAST 工作流和结构、系统发育分析。快速 BLAST 请使用 gget。直接调用 REST API 请使用 pubmed-database。

数据与数据库46
B
bmob-mcp
bmob-mcp
bmob / agent-skills

当用户已配置 Bmob MCP 服务(http://mcp.bmobapp.com/mcp),并希望从 IDE 对其 Bmob 后端云项目执行实时操作时使用。触发词:'list bmob tables'、'show bmob schema'、'create bmob table'、'add a row to bmob'、'update bmob record'、'delete bmob data'、'生成 bmob curl'、'design bmob schema'、'上传云函数'、'部署云函数'、'发布云函数'、'同步云函数'、'同步函数'、'拉取云函数'、'下载云函数'、'调用云函数'、'执行云函数'、'invoke cloud function'、'run cloud function'、'一键部署网站'、'静态托管'、'部署静态站点'、'deploy static site'、'deploy website'。提供 12 个工具:get_project_tables(任何写入前必须先调用它来发现 schema)、create_table、add_single_data、update_single_data、delete_single_data、generate_code、deploy_cloud_function、invoke_cloud_function、list_cloud_functions、get_cloud_function、deploy_static_site、mcp_endpoint_mcp_post。不适用于编写将随用户应用发布的客户端/SDK 代码——那类场景请用 bmob-database-{javascript,android,ios,swift,flutter,restful}。不适用于 ACL/角色设计(请用 bmob-acl-and-roles)或云函数开发(请用 bmob-cloud-function-development)。

云与 DevOps46
B
browserless

Browserless 云浏览器自动化服务。大规模运行无头 Chrome 以进行抓取、截图和 PDF 生成。适用于云浏览器自动化、可扩展抓取,或将无头 Chrome 作为服务。触发词:browserless、headless chrome、browser service、cloud scraping、screenshot api、pdf generation、chrome as a service。

云与 DevOps46
B
buffett-oracle-analyzer
buffett-oracle-analyzer
brucelanlan / augur

Augur——本地优先的投资研究记忆系统:18 位投资大师独立分析并形成加权共识,证据带有时间语义,每次运行均可复查,提供 CLI、Dashboard 和 MCP。本地优先的研究记忆系统,包含 18 个投资者角色。

生产力46
B
building-with-sqlalchemy-orm
building-with-sqlalchemy-orm
panaversity / agentfactory

使用 SQLAlchemy ORM 和 PostgreSQL 构建生产级数据库层。在指导学生定义数据模型、管理会话、执行 CRUD 操作以及连接 PostgreSQL/Neon 数据库时,应使用此技能。

数据与数据库46
B
byted-bytehouse-data-asset-analyzer
byted-bytehouse-data-asset-analyzer
bytedance / agentkit-samples

ByteHouse 数据资产和血缘分析 Skill。直接通过 clickhouse-connect 查询 system.tables / system.columns,抓取指定数据库的表结构、字段、引擎等元数据,生成数据资产目录、自动打标签,并识别 Distributed/Local 之间的血缘关系与列相似性。当用户提到 “ByteHouse 数据资产”、“数据资产盘点”、“表结构分析”、“血缘分析”、“字段分析”、“表引擎分布”、“元数据目录” 等诉求时使用本 Skill。

数据与数据库46
B
byted-bytehouse-multimodal-search
byted-bytehouse-multimodal-search
bytedance / agentkit-samples

ByteHouse 多模态检索 Skill,支持文本、图片、视频的向量化存储与多模态混合检索(向量检索、以文搜图、以图搜文、混合关键词 + 向量检索)。当用户提到 "ByteHouse 向量检索"、"多模态检索"、"混合检索"、"以文搜图"、"以图搜图"、"文搜视频"、"多模态知识库"、"HNSW / 向量索引" 等诉求时使用本 Skill。

数据与数据库46
B
byted-viking-developer
byted-viking-developer
bytedance / agentkit-samples

指导开发者接入和使用 Viking SDK,涵盖 Viking 向量库、知识库、记忆库的安装、鉴权、接口调用与问题诊断。当用户需要调用 Viking SDK 进行业务代码开发,或进行 Viking 相关问题问答时使用。

开发46
B
byted-volcengine-flink
byted-volcengine-flink
bytedance / agentkit-samples

管理 Volcengine Flink(基于 Apache Flink)工作负载的入口。用于开发和部署流式与批处理作业、诊断实时问题(例如反压、checkpoint 失败、OOM)、排查资源问题,以及执行 SRE 操作(停止/启动/重启/扩缩容/配置变更)。它会智能地将请求路由到四个专用子技能,并利用 flink-mcp 执行工具。

数据与数据库46
C
campaign-report
campaign-report
victor-shulga / outbound-engine-skills

需要生成每周或每月的营销活动绩效报告、总结外联结果,或向客户或利益相关方汇报活动状态时使用

营销与增长46
C
caspio
caspio
membranedev / application-skills

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

数据与数据库46
C
cc-canary
cc-canary
delta-hq / cc-canary

针对 Claude 在该用户的工作上是否出现退化,产出一份可分享的长篇 markdown 报告。内置的 Python 脚本会扫描 `~/.claude/projects/`,计算所有指标,并在约 2.5 秒内渲染出表格已填好的 markdown 骨架。Claude 填入十几个简短的叙述占位内容并保存。输出 `./cc-canary-<YYYY-MM-DD>.md`,适合粘贴到 GitHub issue 或 gist。

测试与质量46
C
chroma
chroma
kalarislabs / research-agent-skills

面向 AI 应用的开源嵌入向量数据库。存储嵌入向量和元数据,执行向量及全文搜索,并按元数据筛选。提供简单的 4 函数 API,可从笔记本扩展到生产集群。适用于语义搜索、RAG 应用或文档检索。最适合本地开发和开源项目。

数据与数据库46
C
churn-risk-detector
churn-risk-detector
gooseworks-ai / goose-skills

扫描支持工单、Slack 频道、NPS 评分和使用模式,标记出现早期流失迹象的账户。按账户生成每周风险记分卡,包含严重程度分级、根因假设和建议的挽留策略。为创始人或单个 CSM 手动管理所有账户的种子轮/A 轮团队设计。

营销与增长46
C
classify-leads
classify-leads
aiagentwithdhruv / skills

使用大模型对线索进行分类,以区分产品型 SaaS 与代理机构等复杂类型。当用户要求对线索分类、按类型筛选线索或对企业进行分类时使用。

营销与增长46
C
codereadr
codereadr
membranedev / application-skills

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

数据与数据库46
C
cohere-api
cohere-api
alphaonedev / openclaw-graph

Cohere API,用于嵌入、RAG、重排序和语义搜索。

开发46
C
competitor-traffic-report
competitor-traffic-report
openclaudia / openclaudia-skills

为任意公司及其竞争对手制作互动式流量竞争报告,涵盖月访问量(SimilarWeb)、自然搜索流量和域名评级(Ahrefs),并整合为一个独立 HTML 页面,包含排名图表、三个月趋势、多年叠加对比和数据表。当用户要求将产品与竞争对手对标、评估市场、比较 X 与 Y 的流量、构建竞争格局,或制作流量/权威度对比演示稿或页面时使用。

营销与增长46
C
compose-dividend-distribution
compose-dividend-distribution
goldsky-io / goldsky-agent

在用户自己的账户下构建并部署 Goldsky Compose 公司行为/股息分配示例——一个持久、幂等的分配器,按比例向 N 个代币持有者支付代币化公司行为(股息、票息、返利、空投)的款项,并附带链上审计记录。有趣之处:Compose 将一个 Goldsky Turbo 作业模式 pipeline 作为临时子程序来编排——声明一个活动会生成一次性 pipeline,在记录区块快照持仓代币持有者,等待其完成,通过 gas 赞助钱包向每位持有者付款,然后删除该 pipeline。触发词:'dividend distribution'、'pay dividends onchain'、'distribute dividends to shareholders'、'corporate actions distributor'、'pro-rata payout to token holders'、'airdrop pro-rata by balance'、'cap table distribution'、'set up / deploy the dividend / corporate-actions example'。默认指向 Base Sepolia 上共享的无许可演示合约,因此无需部署任何合约。可完全在应用内或通过 CLI 部署;唯一的运行时要求是一个 `GOLDSKY_PROJECT_KEY` 密钥,在最后一步设置。若需自定义/全新的 Compose 应用,使用 /compose。若要调试已部署的应用,使用 /compose-doctor。若要查询 manifest/CLI/API 字段,使用 /compose-reference。

开发46
C
Computer Vision Helper
eddiebe147 / claude-settings

协助进行图像分析、对象检测和视觉 AI 任务

开发46
C
cosmos-provider
cosmos-provider
dotnet / efcore

EF Core Azure Cosmos DB 提供程序的实现细节。在修改 Cosmos 相关代码时使用。

开发46
C
Cost Optimizer
eddiebe147 / claude-settings

分析支出模式,找出在不牺牲质量的前提下降低成本的机会

数据与数据库46
C
creating-openlineage-extractors
creating-openlineage-extractors
necatiarslan / airflow-vscode-extension

为 Airflow operators 创建自定义 OpenLineage 提取器。当用户需要从不受支持的运算符或第三方运算符提取数据血缘、需要列级血缘,或需要超出 inlets/outlets 所能提供的复杂提取逻辑时使用。

数据与数据库46
C
crm-icp-analysis
crm-icp-analysis
cognyai / claude-code-marketing-skills

分析 HubSpot CRM 数据,基于已成交(closed-won)的交易、联系人和公司构建数据驱动的理想客户画像

营销与增长46
第 10561–10620 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。