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共 1967 个技能

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市场蜡烛图形态识别与分类

用于扫描和分析已获取的OHLCV市场数据，自动检测并分类各类蜡烛图形态，如十字星、吞没形态和头肩顶等。它能为每个形态分配类型（反转/延续）、趋势方向以及可靠性评分。这是进行技术分析、预测市场转折点的重要工具。

Claude记忆桥接与统一搜索

该记忆桥接器负责导入Claude Code本地的自动记忆文件，并将其结构化存储到AgentDB。它会生成ONNX嵌入向量，并利用余弦相似度进行去重处理。核心功能是实现跨所有历史会话和项目的统一语义搜索，极大地增强了知识检索增强生成（RAG）的能力。

生物医学文献检索与分析

pubmed-database

本指南提供了一个系统性的生物医学文献检索和数据提取工作流。内容涵盖了使用MeSH词汇和高级字段标签构建复杂的PubMed查询，设置日期和文献类型过滤器，并提供了基于NCBI E-utilities的Python API工作流。适用于进行系统综述、文献挖掘和科研数据监控。

可组合推荐系统管道架构

recsys-pipeline-architect

用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

证据驱动的深度研究工作流

这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。

研究成果综合报告生成

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该工具能够将分散在记忆库中的多项研究发现汇集起来，生成一份结构化、可执行的综合报告。它会自动进行证据分级、矛盾冲突解决，并提出可落地的建议，帮助用户将复杂的原始数据转化为清晰的决策洞察。

社交图谱加权排名分析

social-graph-ranker

这是一个先进的网络情报工具，用于计算加权图谱分数，描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人，衡量跨连接的“桥梁价值”，并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。

智能交易历史回测及签名

trader-backtest

使用高性能的`neural-trader`引擎执行全面的历史回测，支持前视验证和多指标计算。该工具的核心价值在于利用Ed25519加密算法对回测结果进行签名，为从研究验证到实盘部署提供不可否认的防篡改证据，是量化交易流程的关键安全环节。

云端重载交易回测

trader-cloud-backtest

该技能用于将计算密集型的量化交易任务（如多年回测、大型蒙特卡罗模拟、参数扫描或模型训练）卸载至云端托管代理环境。适用于本地计算能力不足的大规模、生产级回测，确保任务的鲁棒执行和完整的成果物管理。

交易信号特征归因分析

该技能用于计算算法交易信号的模型可解释性。它通过构建特征贡献图并运行单入口PageRank算法，确定驱动预测结果的Top-K关键特征。这提供了一个符合监管要求的审计路径，对于满足欧盟AI法案等合规性要求至关重要。

投资组合优化与再平衡

trader-portfolio

本技能提供了一个完整的投资组合优化流程，利用均值-方差引擎和神经网络模型。它可以根据设定的风险目标，计算出最优的资产配置权重，并进行全面的风险评估。最终生成详细的再平衡交易计划，实现专业的量化投资管理。

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