Skills
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数据与数据库
介绍如何使用 Zarr-Python 3 存储分块压缩的 N 维数组和组，支持本地、内存、ZIP 以及由 fsspec 支持的 S3/GCS/HTTP 存储，并集成 NumPy、Dask 和 Xarray。涵盖数组创建、调整大小和追加、属性、分块与分片大小、编解码器、合并元数据，以及从 v2 迁移到 v3。适用于创建或打开 Zarr 数组或组、为大型数据集选择分块大小或压缩方式、在 S3 或 GCS 上读写数组、向时间序列数组追加数据，或将代码从 Zarr-Python 2 迁移到 3。也适用于使用 Dask 或 Xarray 设置并行 I/O。对于带标签的多维数据集，请改用 Xarray。
当用户询问 "data journalism"、"data visualization"、"data storytelling"、"FOIA request"、"RTI request"、"spreadsheet analysis"、"chart design"、"act as a data journalist"、"data journalist mode"、"infographic"、"open data"、"statistical analysis for journalism"、"investigative data"、"public records"、"Datawrapper"、"Flourish"、"Tableau Public"、"D3.js"、"chart type selection"，或需要为新闻叙事寻找、分析和可视化数据的专业能力时，应使用本技能。属于 AlterLab FC Skills 合集（新媒体与传播部门）。
面向投资分析师和政策研究者的端到端研究工作流技能。用户在触发时选择的三种范围模式 — light（4-5 页决策备忘录，约 15 分钟，0 张图表）、medium（12-15 页主题简报，约 1 小时，6-10 张图表）、heavy（旗舰报告 30-40 页 / 1.5 万字以上，约 2-3 小时，25-35+ 张图表，多阶段工作流，多 LLM，PDF + Word + 微信 + HTML 衍生版本）。报告默认使用英文；AI 以用户聊天所用语言回复。在真实的宏观/政策/股票报告上经过实战检验（例如 Saudi Vision 2030 深度报告）。当用户输入 /analyst-research、/flagship-research，或描述 "research report"、"topic analysis"、"investment research"、"做研报"、"投研报告"、"主题分析"、"深度分析"、"policy assessment"、"industry deep-dive" 等需求时触发。不适用于：纯新闻评论（使用 topic-brief）、幻灯片（使用 deckster-slide-generator）、一次性问答。
Azure Monitor 和 Log Analytics 安全侧用法指南 — 设计为 Microsoft Sentinel 和 Defender for Cloud 提供数据的 workspace 策略，选择 analytics、basic 或 auxiliary 日志层级，保留与归档，在摄取前丢弃噪声的表级转换，Data Collection Rules（DCR）和 Azure Monitor Agent（AMA），workspace 拓扑（单一 vs 区域 vs 主权），承诺层级与成本控制，workspace 的客户托管密钥，包括表级 RBAC 的 RBAC，与 Sentinel 的集成（workspace 要求），以及停用旧版 MMA。WHEN：Log Analytics workspace 设计、Azure Monitor 安全数据、Sentinel workspace、日志层级 basic auxiliary、AMA Azure Monitor Agent、DCR data collection rule、摄取转换丢弃列、日志保留归档、workspace CMK、表级 RBAC、日志摄取成本控制。DO NOT USE：Sentinel 检测规则编写（使用 sentinel-detection-engineering）、App Insights 埋点（使用 appinsights-instrumentation）或非安全可观测性。
为 Databricks 作业、Lakeflow 管道和 Declarative Automation Bundles（DABs）提供无服务器计算，使用 STANDARD 或 PERFORMANCE_OPTIMIZED；仅在无服务器无法运行工作负载时使用 classic。创建、部署、调度或编辑作业或管道，或决定其计算资源时使用。编写作业规范前必须调用。迁移现有 classic 工作负载时，请使用 databricks-serverless-migration。
使用 Docling 理解任何受支持格式的文档内容——PDF（原生数字文档或扫描件）、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、Markdown、AsciiDoc、CSV、图像、音频和 XML——将其转换为统一的 DoclingDocument（Markdown 或结构化 JSON）。当你需要读取、解析、转换、提取内容或分块处理无法直接读取的文档时使用此技能，例如：“这份 PDF 里有什么”“将其转换为 markdown”“提取表格”“为 RAG 分块”“读取这份扫描文档”“解析这个 DOCX/PPTX”。涵盖 `docling` CLI、Python SDK（DocumentConverter + PipelineOptions）、远程 Service Client（可自托管或使用托管版 docling-serve），以及用于尽量减少依赖的 docling-slim 安装 extras。
适用于 Cloudflare D1 数据库的类型安全 Drizzle ORM 模式：schema 定义、使用 Drizzle Kit 和 drizzle.config.ts 进行迁移管理、关系与关系查询、连接、预编译语句、用于类事务操作的 D1 batch API，以及 Workers/Wrangler 集成。记录了 12 个已知陷阱，包括 D1 事务错误（不支持 SQL BEGIN）、迁移期间的外键约束失败、Wrangler 下的模块导入错误、缺失 D1 binding、迁移应用失败、schema TypeScript 推断错误、预编译语句缓存、回滚模式、TypeScript 严格模式错误、远程与本地数据库混淆，以及 wrangler.toml 与 wrangler.jsonc 混用。适用于构建 D1 schema、编写类型安全查询、运行或修复 Drizzle 迁移，或遇到 D1_ERROR、BEGIN TRANSACTION、d1 binding 或 schema 推断错误时。
通过 Docker、Docker Compose 或 Electric Cloud 部署 Electric。涵盖 DATABASE_URL（直接连接，而非连接池）、ELECTRIC_SECRET（自 v1.x 起为必需）、用于开发的 ELECTRIC_INSECURE、wal_level=logical、max_replication_slots、ELECTRIC_STORAGE_DIR 持久化、用于池化查询的 ELECTRIC_POOLED_DATABASE_URL、配合 ELECTRIC_DATABASE_USE_IPV6 使用 IPv6、Kubernetes 就绪探针（200 与 202）、复制槽清理，以及 Postgres v14+ 要求。在部署 Electric 或为逻辑复制配置 Postgres 时加载。
通过 GrowthBook REST API，基于团队过往已停止的实验提出新的实验想法。适用于用户询问 "what should we test next"、"give me experiment ideas"、"brainstorm A/B tests"、"what's worth testing" 或 "ideas for experiments" 时。仅提出建议——不会创建实验。若要设计某个具体测试，请使用 experiment-design。若要读取某个实验的结果，请使用 experiment-analyze。
将数据集导入 FiftyOne，并自动检测格式。支持所有媒体类型（图像、视频、点云、MCAP 多模态录制）、标签格式（COCO、YOLO、VOC、KITTI）、多模态分组数据集、LeRobot v3 机器人学习回合数据集以及 Hugging Face Hub 数据集。适用于从本地文件或 Hugging Face 导入数据集、加载自动驾驶数据、导入机器人/AV 传感器日志（MCAP、ROS bag）、导入 LeRobot 机器人学习回合（遥操作录制、observation.state/action 数据），或创建分组数据集时。
通过 Apify 从真实数据中了解你的 Instagram 细分领域和个人资料，无需登录。扫描话题标签，查看当前传播的帖子（点赞数、评论数、发布者），了解有效的内容形式和吸引点。提取任意账号（你自己的或竞争对手的）资料数据：关注者、帖子、简介、类别。Instagram 不会显示其他账号帖子的点赞者或评论者，因此此功能提供的是探索和资料信息，而非互动者信息。适用于“我的细分领域里什么内容有效”“扫描这个话题标签”“竞争对手数据”等请求。不适用于撰写配文（请使用 ig-caption-writer）。
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。