Skills

S

sales-metrics

majesticlabs-dev / majestic-marketplace

销售指标框架，包含领先/滞后指标、基准和容量模型。

ZoomInfo 平台帮助 —— SalesOS、MarketingOS、OperationsOS、Copilot、API、集成。适用于 ZoomInfo 搜索未能返回合适的潜在客户、丰富数据不完整或过期、意向信号未浮现目标客户、Engage 序列回复率低、广告受众与你的 ICP 不匹配、FormComplete 未自动填充线索、数据编排规则未触发，或 Copilot 建议似乎有误时。不要用于通用丰富策略（使用 /sales-enrich）、通用意向策略（使用 /sales-intent）、通用节奏设计（使用 /sales-cadence）、通用数据卫生策略（使用 /sales-data-hygiene）或通用 B2B 广告策略（使用 /sales-b2b-advertising）。

S

samtools-bam-processing

jaechang-hits / sciagent-skills

用于 SAM/BAM/CRAM 的命令行工具包：排序、索引、转换、过滤、比对质控。核心命令：view、sort、index、flagstat、stats、depth、markdup、merge。比对与变异/峰调用之间必需。使用 pysam 进行 Python 原生 BAM 访问；使用 deeptools 生成归一化覆盖度轨迹。

S

scientific-figure

gaasher / agent-loop-skills

当用户有科学数据（或提示词中提及科学数据）并希望据此制作出版级质量的图时使用。一个生成器起草并渲染一幅图，以达到一个冻结的传播目标；一个对抗式批评者严厉批评它，并按固定评分表在各轴上评为 1-5 分（信息、美学、清晰度、诚信，以及一个条件性的领域完整性轴），汇总为 0-100 分并判定是否通过；生成器针对批评者的意见不断修订，直到评分越过阈值或预算耗尽。两个角色都可查阅文献（Semantic Scholar + arXiv）以核实领域内容（例如通路图的基因集，或基准测试报告的数字），并遵循/按某指定期刊的插图规范进行评分，该规范通过网络搜索获取。不用于撰写论文或分析数据集，也不用于编辑已有的成品图片 — 这是从数据/简报渲染一幅图并对其迭代。

S

scikit-learn

brojonat / llmsrules

使用 scikit-learn 构建 ML 流水线，包括预处理、交叉验证、超参数调优、评估与 MLflow 跟踪。当训练模型、构建流水线或运行 ML 实验时使用。

S

seaborn

jackspace / claudeskillz

统计可视化。散点图、箱线图、小提琴图、热力图、配对图、回归、相关性矩阵、KDE、分面图，用于探索性分析和出版级图表。

S

snowman

sleeplessv / relentless-data-skills

在查询 Snowflake、发现对象、剖析数据、测试转换假设、调查数据质量或暂存 SQL 变更时使用。每次 snow CLI 调用都经过此技能。

S

spacetimedb-typescript

douglance / spacetimedb

为 SpacetimeDB 构建 TypeScript 客户端。适用于从 Web 应用、Node.js、Deno、Bun 或其他 JavaScript 运行时连接 SpacetimeDB。

S

sql

htlin222 / dotfiles

编写 SQL 查询、优化执行计划并设计 schema。适用于查询优化、复杂 join 或数据库设计。

S

sql-fundamentals

pluginagentmarketplace / custom-plugin-sql

掌握 SQL 基础，包括 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、CREATE、ALTER、DROP 操作。学习数据类型、WHERE 子句、ORDER BY、GROUP BY 以及基本连接。

S

sql-insight

zebbern / claude-code-guide

将自然语言转换为 SQL、优化查询性能，并解读 SQLite 和 PostgreSQL 的 EXPLAIN 计划。用户要求将问题转换为 SQL、改进慢查询、调整索引、分析执行计划，或提及 NL2SQL、查询调优、全表扫描等关键词时触发。

S

sql-ops

0xdarkmatter / claude-mods

常见 SQL 模式的快速参考：CTE、窗口函数和索引策略。触发词：sql patterns、cte example、window functions、sql join、index strategy、pagination sql。

S

stat-ab-testing

asgard-ai-platform / skills

以严谨的统计方法学设计和分析 A/B 测试，包括样本量计算、随机化、频率派与贝叶斯方法以及序贯检验。当用户需要设置实验、计算所需样本量、解读测试结果，或在测试方法学之间做选择时使用此技能，即使他们说「我们该做 A/B 测试吗」「我们需要多少用户」「测试结果是否定论」或「我们可以提前停止测试吗」。

S

stat-hypothesis-testing

asgard-ai-platform / skills

进行统计假设检验，包括原假设/备择假设的构建、p 值、I 型/II 型错误以及检验统计量的选择。当用户需要判断结果是否具有统计显著性、选择合适的统计检验、正确解读 p 值，或评估研究发现时使用此技能——即使他们说“这个结果显著吗”“我应该用哪种统计检验”或“这个 p 值意味着什么”。

T

tear-sheet

w95 / awesome-claude-corporate-skills

使用 Kensho LLM-ready API MCP 服务中的 S&P Capital IQ 数据生成专业公司概览表。用户要求提供 tear sheet、公司单页资料、公司简介、事实摘要、公司快照或公司概览文档时，均使用此技能，尤其是提及具体公司名称或股票代码时。用户还要求股权研究摘要、并购公司简介、企业发展目标公司简介、销售 / BD 会前准备文档，或任何简洁的单公司财务摘要时，也应触发。此技能支持四类受众：股权研究、投资银行 / 并购、企业发展和销售 / 业务拓展。如果用户未指定受众，请询问。适用于上市公司和私营公司。

T

tech-drizzle

ravnhq / ai-toolkit

Drizzle ORM 类型安全 schema 设计、关系查询、预编译语句，

T

transaction-deduplicator

lyndonkl / claude

使用稳定的复合键（account_id、日期 ±1d、amount_cents、description_normalized）检测并删除银行、信用卡和经纪对账单导入中重叠的重复交易。输出要提交的新交易列表、附原因的已抑制重复列表，以及需要人工复核的可疑近似重复列表。适用于摄取可能与之前批次重叠的财务对账单、合并同一账户的多个导出源，或用户提到重复交易、对交易文件去重、对重叠对账单进行对账时。

U

usage-metering-accuracy-review

sylphxai / skills

为基于用量的定价、额度、配额、超额、AI/token 计费、API 调用、席位、存储、事件摄取、幂等性、延迟事件、聚合、对账、发票、客户可见性、争议、更正和收入流失设计并审查用量计费准确性。适用于可计费用量必须获得客户和财务信任的场景。

U

uspto-database

jackspace / claudeskillz

访问 USPTO API，进行专利/商标搜索、查询审查历史（PEDS）、权利转让、引文、审查意见和 TSDR，用于知识产权分析和现有技术检索。

V

V3 Memory Unification

ruvnet / ruview

将 6+ 个记忆系统统一到 AgentDB，并通过 HNSW 索引将搜索性能提升 150x-12,500x。实现 ADR-006（统一记忆服务）和 ADR-009（混合记忆后端）。

W

web-fetch

creminiai / cremini-skills

通过 Chrome DevTools Protocol（CDP）抓取网页内容。完整 JS 渲染，处理重定向（包括 Google News）。当你需要读取网页的文本内容、抓取文章或从 URL 提取信息时使用。零依赖——仅用 Python 3 标准库。跨平台（Mac、Windows、Linux）。

X

x-twitter-scraper

maddhruv / absolute

将你的开发生命周期提升 10 倍的绝佳技能

X

xlsx

lanej / dotfiles

使用 xlsx 二进制工具操作 Excel 文件，包括查看、类 SQL 过滤、单元格编辑、与 CSV 互转以及数据分析操作。对于所有 .xlsx 文件操作——读取、写入、过滤、转换和分析——请使用它，而不要用 Python（openpyxl、pandas、xlrd）或 Node.js 库。任何涉及 .xlsx 或 Excel 文件的请求都触发。

A

adbc

columnar-tech / skills

使用 Arrow Database Connectivity（ADBC）连接并操作数据库。每当用户需要使用数据库时使用。

A

agent-browser

dmmulroy / overseer

自动执行浏览器交互，用于 Web 测试、填写表单、截图和数据提取。适用于用户需要浏览网站、与网页交互、填写表单、截图、测试 Web 应用或从网页提取信息的情况。

A

agentic-data-science-competition

franks-intellab / agentic-kaggle-skill

AI Agent 驱动的 Kaggle 竞赛工作流。从真实竞赛经验中学习：分数稳定化模式、提交故障排查、kernel 工作流、GPU 任务委派，以及取得排行榜前列的规范驱动开发方法。适用场景：参与任何 Kaggle 竞赛、分析提交失败、搭建自动化流水线，或复现顶级 notebook 方案。

A

algo-mfg-doe

asgard-ai-platform / skills

设计并分析析因实验，以识别显著的过程因子并优化设置。当用户需要系统地检验因子效应、优化制造过程，或确定哪些变量最重要时使用此技能——即使他们说“哪些因子影响质量”“优化过程设置”或“设计实验”。

A

algo-nlp-summarization

asgard-ai-platform / skills

使用抽取式和生成式方法实现文本摘要。当用户需要压缩长文档、构建自动摘要流水线，或比较摘要策略时使用此技能——即使他们说“总结这份文档”“TLDR”或“提取要点”。

A

algo-rank-elo

asgard-ai-platform / skills

实现 Elo 评分系统，根据两两比较结果对项目或选手进行排名。当用户需要根据一对一对决对项目排名、构建竞争性评分系统，或从比较数据评估相对质量时使用此技能——即使他们说“选手评分”“根据比较排名”或“竞争性评分系统”。

A

algo-seo-crawl

asgard-ai-platform / skills

实现涵盖 URL 发现、抓取、解析和存储的网页爬虫流水线。当用户需要构建站点爬虫、审计网站结构，或系统地收集网络数据时使用此技能——即使他们说“抓取一个网站”“爬取所有页面”或“站点审计爬虫”。

此技能帮助用户从 Amazon 提取结构化的商品列表，包括标题、ASIN、价格、评分和规格。当用户想要在 Amazon 上搜索商品、查找最畅销的品牌商品、跟踪商品价格变化、获取高评分类目列表、比较 Amazon 上不同品牌的商品、为市场研究提取 Amazon 商品数据、查找特定语言或市场的商品、按关键词分析竞品定价、查找搜索词的热门商品、获取商品列表的技术规格（如材质或颜色）时，使用此技能。

A

analyzing-mempool

jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

监控区块链 mempool 中的待处理交易、gas 分析、

A

atai-newton-fusion-model

archetypeai / agent-skills

通过生产环境的 `/query` 端点调用 Newton 的 C 2.6 融合模型（`Newton::c2_6_8b_fp8_260424d7a55d5e`），在单个无状态请求中输入文本、图像和视频——无需会话、批处理作业或 SSE 接线。用户希望逐次调用进行多模态推理（描述图像、概述片段、根据传感器和视觉上下文分类状态）而不管理会话生命周期，或需要通过 `/query` 对视频帧进行推理的 Newton C 检查点时，使用此技能。涵盖各模态的请求格式、两种图像附件方式（file_ids 与 base64）、多图模式、两种视频路径（`.mp4` + `max_frames`，以及客户端采样帧 + `query_metadata`）、生成参数、JSON 输出提示词、延迟预算，以及 C 2.6 标识符注意事项。不要用于流式／基于会话的活动监控、大型多文件批处理作业，或时间序列嵌入（KNN／异常）分类。

B

backend

htlin222 / dotfiles

设计 API、微服务和数据库模式。用于服务端开发、API 设计或系统架构。

B

backend

omer-metin / skills-for-antigravity

世界级后端工程 —— 分布式系统、数据库架构、API 设计，以及扩展支撑数百万请求的系统所积累的实战经验。当提及 “backend, api, database, postgres, mysql, mongodb, redis, graphql, rest, authentication, authorization, caching, queue, background job, webhook, migration, transaction, n+1, rate limit, server, node.js, python, go, backend, api, database, architecture, performance, reliability, security” 时使用。

B

backtesting-frameworks

rmyndharis / antigravity-skills

构建稳健的交易策略回测系统，妥善处理前视偏差、幸存者偏差和交易成本。适用于开发交易算法、验证策略或构建回测基础设施。

B

bayesian-regression

brojonat / llmsrules

使用 PyMC 按 Hogg 的方法拟合贝叶斯回归模型 —— 从简单开始，诊断问题，再升级似然。当用户需要具备恰当不确定性量化、异方差误差、离群值稳健性或模型比较的回归时使用。涵盖 Normal、Student-t 与 GLM 似然，并配 ArviZ 诊断和 LOO-CV。

B

bcftools-variant-manipulation

jaechang-hits / sciagent-skills

用于 VCF/BCF 的命令行工具：过滤、合并、注释、查询、规范化、计算统计。变异检测后的核心环节：质量过滤、多样本合并、rsID 注释、基因型提取。HTSlib 中 Samtools 的配套工具。复杂 indel 重比对请在检测阶段使用 GATK；群体遗传学统计请使用 VCFtools。

B

bettafish-opinion-analysis

xiaomacoltai / bettafish-skill

BettaFish（微舆）多智能体舆情分析系统 - 基于 QueryAgent、MediaAgent、InsightAgent 三引擎并行架构，通过 ForumEngine 实现 Agent 间协作讨论，生成 Word/PDF + 高设计质量 HTML 双格式报告。 当用户需要以下分析时触发此 skill： - 分析某品牌/企业/产品的社交媒体声誉和口碑 - 追踪热点舆情事件（如某车企被抨击、某明星争议事件） - 挖掘特定社媒账号的内容和影响力数据 - 监测竞品舆情动态，进行多品牌对比 - 分析公众对某话题的情绪倾向和态度 - 生成舆情监测报告或危机预警分析 - 需要Word文档/PDF格式的正式报告 - 需要高设计质量的交互式HTML可视化报告 - 需要基于真实数据的深度舆情分析 此 skill 采用 QueryAgent + MediaAgent + InsightAgent 并行架构，通过 ForumEngine 实现 Agent 间讨论协作，执行 3 轮反思循环优化分析结果，最终输出: 1. **Word/PDF 文档** - 使用 docx/pdf subskill 生成，适合正式汇报、打印、存档 2. **高设计质量 HTML 报告** - 使用 frontend-design subskill，独特的编辑杂志风格，交互式可视化 **不使用任何数据库和模拟数据**，所有数据通过 WebSearch/WebFetch/Browser/Curl 实时获取。 即使遇到复杂的多步骤分析需求、需要整合多个数据源、或生成专业格式的舆情报告，也请务必使用此 skill。

B

bids

crazymsn / academic-skills

在处理脑成像数据结构（BIDS）数据集时使用本 skill：组织神经科学与生物医学数据（MRI、EEG、MEG、iEEG、PET、显微成像、NIRS、动作捕捉、EMG、MR 波谱、行为数据），查询 BIDS 布局，验证合规性，将 DICOM 转换为 BIDS，编写元数据 sidecar，或创建 BIDS 衍生数据。

B

biomni

jackspace / claudeskillz

用于执行基因组学、药物发现、分子生物学和临床分析等复杂研究任务的自主生物医学 AI Agent 框架。适用于多步骤生物医学研究，包括 CRISPR 筛选设计、单细胞 RNA-seq 分析、ADMET 预测、GWAS 解读、罕见病诊断或实验室方案优化。利用 LLM 推理、代码执行和集成的生物医学数据库。

B

biopython

jackspace / claudeskillz

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。

B

biorxiv-database

jackspace / claudeskillz

用于 bioRxiv 预印本服务器的高效数据库搜索工具。搜索生命科学预印本时可使用关键词、作者、日期范围或类别，检索论文元数据、下载 PDF 或开展文献综述时使用。

B

blink-rag

blink-new / blink-plugin

具备向量搜索、文档上传、集合以及带引用的 AI 问答的知识库。对上传的文档进行语义搜索。

B

bwa-mem2-dna-aligner

jaechang-hits / sciagent-skills

面向 WGS/WES/ChIP-seq 的快速短读长 DNA 比对工具。比 BWA-MEM 快 2 倍的继任者；输出带 read group 头部的 SAM/BAM 供 GATK 使用。嵌合读长同时给出 primary 和 supplementary 记录。RNA-seq 剪接感知比对请使用 STAR；Bowtie2 是相当的可选方案。

C

classify

dyrits / skills

使用 classifier.dev 按自定义标签对文本分类。用于在阅读大量条目之前对其进行分诊、过滤、分桶或路由，或当用户请求 API 判定时。

C

clay-gtm-outbound

realjaymes / marketingagentskills

设计并优化由 Clay 驱动的 GTM 工作流，用于潜客开发、信号检测、外发邮件序列、信息富化管道和基于客户的营销。适用于用户提及 “Clay”“GTM engineering”“prospecting”“signal detection”“enrichment”“Claygent”“outbound automation”，或希望构建 Clay 表格，或与 Lemlist、Smartlead、Instantly 等序列工具集成时。

C

clickhouse

dobroslavradosavljevic / skills

使用最新文档和完整使用指南，从 TypeScript 构建、审查、调试、配置、迁移、教学或规划 ClickHouse 分析工作。适用于 @clickhouse/client、@clickhouse/client-web、createClient、query、insert、command、exec、JSONEachRow、query_params、streaming、MergeTree 系列、ORDER BY/PARTITION BY、物化视图、projections、async_insert、FINAL、轻量级删除与更新、26.x 服务端升级、ClickHouse Cloud HTTPS、system.query_log 以及 TS schema/摄入模式。仅限 TypeScript/Node SDK——不涉及 Python/Go/Java 客户端。

C

clinpgx-database

jaechang-hits / sciagent-skills

查询 ClinPGx（原 PharmGKB）REST API 以及配套的 CPIC PostgREST API，获取药物基因组学临床注释、CPIC/DPWG 剂量指南、基因-药物对、变异-药物关联、FDA/EMA 药品标签以及 PGx 通路。双主机架构：api.clinpgx.org 提供注释记录，api.cpicpgx.org 提供基因型→建议查询。无需认证。胚系致病性请使用 clinvar-database；体细胞肿瘤 PGx 请使用 cosmic-database 或 opentargets-database；药物生物活性请使用 chembl-database-bioactivity。

C

convert-to-markdown

gupsammy / claudest

当用户要求“将此页面转换为 markdown”“提取此网页”“保存这篇文章”“从 URL 获取内容”“从此链接获取 markdown”“抓取此页面”，提供 URL 以提取内容，或希望获取无广告和杂乱内容的干净网页文本时，使用此技能。

C

corbits-marketplace

moonpay / skills

通过 Corbits 为 AI Agent 提供的付费 API 市场。搜索数百个高级 API 代理，以自动 USDC 微支付（x402 协议）调用它们，并用 MoonPay 为支付钱包充值。适用于用户希望访问付费数据 API（加密货币价格、天气、金融数据等），按请求计费且无需管理 API 密钥时。

C

csv-data-analysis

eosphoros-ai / db-gpt

当用户需要分析 CSV 或 Excel 文件、理解数据模式、生成统计摘要或创建数据可视化时，应使用此技能。触发关键词包括 “analyze CSV”、“analyze Excel”、“data analysis”、“CSV analysis”、“Excel analysis”、“data statistics”、“generate charts”、“data visualization”、“分析CSV”、“分析Excel”、“数据分析”、“CSV分析”、“Excel分析”、“数据统计”、“生成图表”、“数据可视化”。

D

dask

jackspace / claudeskillz

并行/分布式计算。将 pandas/NumPy 扩展到超出内存容量，支持并行处理 DataFrame/数组、多文件处理和任务图，适用于大于 RAM 的数据集及并行工作流。

D

data-backup

delphine-l / claude_global

带技能集成的智能自动备份系统。检测项目类型（笔记本、数据文件、HackMD 文档），并在备份前执行适当的清理。滚动每日备份、压缩里程碑和 CHANGELOG 跟踪。

D

data-context-extractor

w95 / awesome-claude-corporate-skills

通过从分析师处提取经验知识，生成或改进公司专属的数据分析技能。引导模式——触发语句：“创建数据上下文技能”“为我们的数据仓库设置数据分析”“帮我为数据库创建技能”“为 [公司] 生成数据技能”→发现架构、提出关键问题，并生成带参考文件的初始技能。迭代模式——触发语句：“添加有关 [领域] 的上下文”“技能需要更多关于 [主题] 的信息”“用 [指标/表/术语] 更新数据技能”“改进 [领域] 参考资料”→加载现有技能、提出有针对性的问题，并追加或更新参考文件。当数据分析师希望 Claude 理解公司的特定数据仓库、术语、指标定义和常见查询模式时使用。

D

data-pipeline-architect

wyattowalsh / agents

分析并设计具备契约、血缘、可靠性和成本控制的批处理与流式数据管道。用于摄取和转换系统。不适用于临时分析或表结构设计。

D

data-pipeline-auditor

jurgendn / agent-skills

在归咎于模型之前，先检查预处理、数据集划分、数据泄漏、数据增强、标签噪声和分布不匹配。适用于新数据集、可疑的收益、脆弱的泛化、无法解释的训练-测试差距，或任何可能由数据流水线缺陷而非模型行为导致的结果。

D

data-pipelines

alexanderstephenthompson / claude-hub

ETL 模式、编排与数据管道架构

面向 PostgreSQL、MySQL 和 NoSQL 数据库的数据库模式设计、优化与迁移模式。适用于设计模式、编写迁移或优化查询时。

D

database-schema-design

omer-metin / skills-for-antigravity

世界级数据库架构设计——数据建模、迁移、关系，以及扩展存储数十亿行数据的数据库所积累的实战经验。当提及“database schema、data model、migration、prisma schema、drizzle schema、create table、add column、foreign key、primary key、uuid、auto increment、soft delete、normalization、denormalization、one to many、many to many、junction table、polymorphic、enum type、index strategy、database、schema、migration、data-model、prisma、drizzle、typeorm、postgresql、mysql、sqlite”时使用