Skills
收录 97,501 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
为客户排查和支持 PostHog Experiments（A/B 测试）以查看其自身结果。当粘贴实验支持工单，或客户提出结果相关问题时使用，最常见的是“为什么我的曝光不均匀？”“为什么某个变体没有流量？”“为什么我的曝光缺失/过少？”“为什么显示偏差横幅？”或“为什么 PostHog 的数字和我的 SQL 不一致？”。以只读方式拉取该实验的真实数据，与已知原因目录比对，并生成面向客户的解释、修复方案和相关数字的复核。加载 diagnosing-experiment-health 作为其深度诊断库。以下情况不要触发：创建实验（使用 creating-experiments）、仅配置发布（configuring-experiment-rollout）或指标（configuring-experiment-analytics）、询问生命周期问题（managing-experiment-lifecycle），或出问题的是底层功能开关而非结果（使用 debugging-feature-flags）。
在设计任何模型之前探索数据集。放置 `data_analysis/data_analysis.py`，不要执行。运行一次 `materialize.py`，编写 `data_analysis.md` 和 JOURNAL § Data understanding。绝不设计模型、编辑 `src/<pkg>/` 或修改原始数据文件。用户要求探索、分析概况或了解数据；分流流程因缺少 `status.data_analysis` 将用户转到此处；数据源发生变化；用户希望更新已记录的 EDA；或已记录的 EDA 中出现数据泄漏或研究问题时触发。若 `status.setup.pending` 非空（加载 `setup-ml-project`）、没有数据（转至分流流程）、请求不属于原始数据探索，或 EDA 已记录且无需更新、也没有方法论方面的疑虑，则停止。设置待处理期间，不要臆造包根目录或根目录下的 `JOURNAL.md`。使用方法：通过 `add-python-package` 使用 G-TABULAR，推断或询问目标；若已安装则加载 `plot-ml-figure`；然后展示包含 Close 在内的五选项后续操作面板。
使用 J-Quants CLI (jquants) 构建并执行获取日本股票市场数据的命令。支持获取股价、四本值、分钟线、逐笔数据，信用交易余额、卖空比率，期货、期权，财务报表、分红，TOPIX、指数数据。还支持确认各套餐的 API 可用性及可获取数据期间（Free/Light/Standard/Premium）。触发词: jquants, J-Quants, 株価, 株価データ, 銘柄, 四本値, 分足, OHLCV, JPX, 東証, TOPIX, 日経225, 先物, オプション, デリバティブ, 空売り, 信用取引, 配当, 財務諸表, 決算, 決算発表予定日, PER, PBR, ROE, EDINET, 大株主, 政策保有株式, 大量保有報告書, 有価証券報告書, 指数, バルクダウンロード, 日本株, Japanese stock, stock price, market data, financial statements, プラン, サブスクリプション, subscription, plan, Free, Light, Standard, Premium, 取得可能期間, データ範囲, data range, API availability, 更新時刻, データ更新, 更新タイミング, データが古い, 最新データ, いつ更新, data freshness, update schedule, update time, when is data updated, latest data
使用 CoinMarketCap MCP 数据生成全面的加密货币市场报告。适用于用户询问整体市场状况、情绪，或想要一份摘要的场景。也用于关于恐惧/贪婪、BTC 主导地位、山寨币季节、热门叙事，或笼统的"市场怎么样"的问题。触发："market report"、"market overview"、"what's happening in crypto"、"market sentiment"、"fear and greed"、"is it altcoin season"、"/market-report"。
在信任或优化某个软件度量之前对其进行实证验证——把任意候选度量（一个接受路径并打印单个数字的命令）与一个语料库作为输入，运行实验试图推翻一个好度量必须具备的每一项属性。检查确定性（相同输入在不同运行与哈希种子下得到相同数字）、对表面修改的不变性（同时也是反博弈探测）、在构造递增修改下的单调性、区分度、边界输入上的鲁棒性、近似线性的可处理性，以及构念效度（收敛效度、相对 LOC 的区分效度、预测 AUC、相对基线的提升）。当有人提出、评审、调优或发布某个度量、分数或指标，问“这个度量好吗”，怀疑某个分数与 LOC 相关或在两次运行之间跳变，或构建确定性优化目标时触发。它是 deterministic-metric-design 技能的实证配套，且为只读。
指导 CockroachDB 集群的初始配置与生产部署。Self-Hosted 涵盖 cockroach start/init、Kubernetes 部署（Operator、Helm）、硬件规格选型和生产配置。Advanced/BYOC 涵盖使用生产设置的 Cloud Console、API 和 Terraform 配置。Standard 涵盖集群创建和预配计算资源选型。Basic 涵盖集群创建和支出限额。适用于创建新集群、准备生产上线或验证部署配置时。
Rerun Chunk Processing API（rerun.chunk）的核心机制——LazyChunkStream 管道、Chunk、lens（MutateLens/DeriveLens/Selector）、RrdReader、优化 RRD 的写入。在编写任何摄取/转换/预处理代码前阅读（转换 MCAP、从数据集构建 recording、预处理 .rrd、移植旧转换器）：必须使用 reader+lens 管道，避免手工构建 chunks；reader/lens 可生成的数据禁止使用 Chunk.from_columns，禁止逐消息调用 rr.log，禁止手动组装 pa.array。特定数据源的知识位于导入器技能（rerun-mcap、rerun-urdf、rerun-parquet、rerun-mp4、rerun-lerobot）；先阅读 rerun-data-model，以确定数据应转换成什么。
原始多模态机器人数据如何映射到 Rerun 数据模型。在建模或转换数据集之前，务必先阅读——而且每当你要把机器人数据转换/摄取/预处理为 .rrd，或构建 Rerun recording 时，即便未被要求数据模型，也应阅读。它解决 entity 与 component、property 与 component 与 layer、静态与时间等决策，并指引到相应的机制（用 readers 和 lenses 来完成，而不是手工构建 chunk 或逐消息 rr.log）：rerun-chunk-processing 以及导入器技能 rerun-mcap、rerun-urdf、rerun-parquet、rerun-mp4、rerun-lerobot。
使用 CoinMarketCap MCP 数据对某种加密货币进行全面尽职调查。当用户询问某种币除价格之外的信息时使用。这包括诸如“what is [coin]”、“is [coin] legit”、“analyze [coin]”之类的问题、代币经济学问题、持有者分布，或任何对单一加密货币深入信息的请求。触发：“research [coin]”、“tell me about [coin]”、“should I invest in [coin]”、“DYOR [coin]”、“is [coin] safe”、“/crypto-research”
通过 RevOS MCP 服务读取、创建、编辑和删除组织 RevOS 语义模型背后的 cube 定义。只要用户希望更改语义模型包含的内容，就使用此工具，即使用户没有说“cube”：建模新表或源数据流（“让 HubSpot tickets 可查询”）、添加或修复维度或度量（“添加收入总和”“关闭日期应为时间字段”）、连接两个 cube（“将 deals 关联到 companies”）、重命名或移除字段、删除 cube、查看 cube 定义（“显示 crm_deals 背后的 SQL”），或查明语义模型或表突然无法加载的原因。在对 `cubes` 资源执行任何 api_write 或 api_delete 之前先读取。根据数据回答业务问题时使用 semantic-model；处理受众时使用 segments。
在 Frappe/ERPNext 中处理数据库错误时使用。涵盖 DuplicateEntryError、LinkValidationError、MandatoryError、TimestampMismatchError、CharacterLengthExceededError、InReadOnlyMode、QueryTimeoutError、SQL 注入错误、frappe.db.sql 参数格式（% 与 %s）、get_value 返回 None、事务死锁、MariaDB gone away、too many connections。针对 v14/v15/v16 的错误到修复映射。关键词：database error、DuplicateEntryError、TimestampMismatchError、MariaDB error、MySQL error、column not found、table missing、duplicate entry、database crash、SQL injection、deadlock、MariaDB gone away、query timeout。
在创建或修改 DocType JSON 定义、选择 fieldtype、配置命名规则、添加子表或设置树形结构时使用。可避免因 fieldtype 选择错误、命名规则损坏、子表链接配置不当而导致的无效 DocType 配置。涵盖 DocType JSON schema、所有 fieldtype 及其属性、autoname/naming_rule 模式、子表（Table fieldtype）、树形 DocType、虚拟 DocType、Single DocType。关键词：DocType、fieldtype、naming_rule、autoname、子表、树形、虚拟 DocType、Single、JSON 定义、Custom Field、Customize Form、无需代码添加字段、层级、树形视图、字段类型列表。
通过 Gate-Info MCP 进行 DeFi 生态分析。每当用户想要 TVL 排名、协议指标、收益率/APY、稳定币、跨链桥、交易所储备或清算热力图时使用此技能。触发短语包括 Uniswap TVL、DeFi ranking、USDC yield、bridge volume、exchange BTC reserves、liquidation density。仅涉及币种基本面的需求请转交 gate-info-coinanalysis。子场景工具：info_platformmetrics_* 系列与 info_coin_get_coin_info（各场景的确切工具名见 SKILL.md）。
用于在 AWS (EKS)、Azure (AKS) 和 GCP (GKE) 上部署自管理 Materialize 的 Terraform 模块。涵盖网络、Kubernetes 集群、托管 PostgreSQL、对象存储、Materialize operator 以及 Materialize 实例配置。当用户询问以下内容时使用本技能：使用 Terraform 部署自管理 Materialize、在任意云上搭建 Materialize 基础设施、为 Materialize 配置 EKS/AKS/GKE、排查自管理部署问题、升级 Materialize 实例、为 Materialize 自定义 Terraform 变量，或使用 materialize-terraform-self-managed 仓库。当用户提到用于 Materialize 的 Karpenter 节点池、persist 或 metadata 后端 URL、Materialize operator Helm chart、CRD 版本（v1alpha1 与 v1）、上线策略或 Materialize 节点的 NVMe swap 配置时也应触发。
面向初次接触 ScraperAPI 的 Agent 和开发者的入口。在将 ScraperAPI 集成到 Agent 或应用中、为 Claude Code 或其他 LLM 工具设置 MCP 服务、选择适合的 ScraperAPI 产品，或获取 API key 时首先阅读。触发词："how do I use ScraperAPI"、"set up ScraperAPI"、"connect ScraperAPI to Claude"、"which ScraperAPI product should I use"、"get web data for my agent"、"scrape a website in my app"、"add web scraping to my project"、"ScraperAPI getting started"。阅读后，转接到负责所选路径的更具体的技能。注意：会将用户提供的查询、URL 和内容传输给 ScraperAPI。
通过 RevOS MCP 服务创建、读取、编辑和删除 RevOS 表（评分模型），并用 segment 限定其行范围。表的行来自 cube，其列则从 cube 读取、存储在 RevOS 中，或由 action 填充。只要用户想要 RevOS 中的表或列表（“给我们公司做一张表”“一张停滞商机的表”），想要添加、修改、重命名、隐藏或删除列，想从关联对象拉取字段到表中（“把公司的行业加到商机表里”），添加 action 列，查看表是如何构建的，或删除表，就使用本技能，即使他们从未说出“表”这个词。在对 `tables` 或 `table-views` 资源执行首次 api_write 或 api_delete 之前请先阅读本技能。
将已同步的数据仓库表中的列同步到 PostHog 的人员或群组属性上，使仓库数据在人员与群组属性已适用的任何地方都可用：功能开关定向、cohort、洞察筛选与细分、调研、会话回放筛选、工作流以及人员档案。适用于用户想要“从我的仓库添加人员属性”“用 Stripe/Postgres/Salesforce 数据丰富人员”“把我的人员的 ARR 或套餐层级写上”“按仓库列定向功能开关”“将仓库列同步到群组或组织”，或想要检查、回填、停用或调试现有的由仓库支撑的人员或群组属性时。
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。