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Power BI报表审计与评估

review-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
368
本技能提供了一个全面的Power BI报表评估框架。它能从报告的质量、使用率、性能指标和结构完整性等方面进行评估，覆盖报告的整个生命周期。通过分析使用数据、受众覆盖率和性能瓶颈，输出可操作的优化建议，确保报告既有效又易于维护。
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语义模型管理

semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
494
提供从终端设计、构建、刷新和审查 Power BI / Analysis Services 表格模型的指导。涵盖星型架构、关系、度量值、计算组、角色、存储模式、增量刷新和模型优化。将每个操作路由到最合适的工具：优先使用 te CLI，然后是 TOM 或 MCP，最后是 TMDL。确保模型质量、性能，并为 Copilot/AI 做好准备。
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Power BI命名规范标准化

standardize-naming-conventions
data-goblin/power-bi-agentic-development
79
这是一个交互式工作流，用于审计和标准化Power BI语义模型中的命名规范。它确保了表、列和度量值的名称符合人类可读性、业务一致性，并修正了技术前缀、缩写或不一致的命名模式，从而提升数据模型的可维护性和易用性。
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通过DAX度量生成SVG可视化

svg-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
478
使用DAX度量生成内联SVG图形，用于Power BI报表中的表格、矩阵、卡片、图像和切片器等可视化。提供常用图表类型的模板，并指导使用UDF库。
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Tabular Editor CLI 指南

te-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
178
跨平台 Tabular Editor CLI（te 命令）使用指南：在终端中创建、检查、编辑、校验、查询、部署、刷新和测试 Power BI / Analysis Services 语义模型，涵盖 TMDL/BIM 转换、BPA 检查、DAX 回归测试与 CI/CD 流水线集成。
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Tabular Editor 文档与配置

te-docs
data-goblin/power-bi-agentic-development
381
搜索 Tabular Editor 文档并理解 TE3 配置文件（.tmuo、Preferences.json 等），用于 Power BI 开发。提供 pbi-search 命令行搜索和备用网页搜索。
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表格编辑器2命令行接口

te2-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
302
本指南提供了表格编辑器2（TE2）的命令行接口参考。它支持模型自动化管理，包括部署到XMLA端点、执行嵌入式脚本、运行最佳实践分析（BPA）和模型导出。适用于将数据模型生命周期管理集成到CI/CD流程，实现命令行脚本化操作。
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TMDL文件作者与语义模型管理

tmdl
data-goblin/power-bi-agentic-development
324
本技能提供TMDL（表型模型定义语言）文件的撰写和编辑指导，用于PBIP项目中的语义模型管理。适用于在无法使用专业工具（如Tabular Editor）时，对模型进行文本层面的修改，包括度量值、列定义、语法修正和对象嵌套规则的理解。
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高管顾问技能包索引

c-level-skills
alirezarezvani/claude-skills
320
该技能是 C 级顾问技能包的中央索引和路由工具，涵盖 14 个高管角色及 33 项技能。用于引导公司入职、问题路由至特定顾问、以及董事会会议协议。适用于探索技能包内容、选择合适顾问或访问战略决策工作流入口。
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AI协作过程证据分析器

collab-proof
alirezarezvani/claude-skills
416
本工具用于深入分析开发者与AI模型（如Claude）的协作过程，自动捕捉并结构化那些未被开发者主动记录的关键证据。它通过分析版本控制差异（git diff）和对话上下文，评估技术复杂度、识别决策分歧点，并量化AI的贡献，为项目回顾和知识沉淀提供系统化的依据。
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钉内/钉外工作提醒助手

ding
tanweai/pua
163
该助手提供一套批判性的工作框架，帮助用户区分公司内部的流程口径（钉内）与客观的真实证据和用户体验（钉外）。它指导用户将复杂的任务分解为“目标、验收标准、动作、证据、风险”等可验证要素，确保工作交付基于事实，而非仅仅依靠汇报的体感或流程的通关。适用于职场项目管理和状态汇报。
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实验设计与随机化

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
462
在数据收集前规划实验：选择合适设计、随机化与区组划分、避免伪重复，并生成可复现的析因、筛选、响应面、交叉、裂区及整群随机等实验布局。
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