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Power Query M表达式管理

power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南深入讲解了在语义模型分区中使用Power Query M表达式的最佳实践。内容涵盖了如何编写、优化和验证表达式，重点包括保持查询折叠以提高性能，进行早期行过滤和列剪枝，以及利用Power Query API进行数据验证和调试。
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语义模型刷新与管理

refresh-semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能提供了管理和控制Power BI/Fabric语义模型刷新周期的完整解决方案。用户可以利用API和CLI调用执行全量刷新、数据级刷新、计算级刷新等多种模式，实现对数据加载、模型重算和性能故障排除的精确控制，确保数据时效性和模型完整性。
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勒索软件加密货币资金流追踪

structuring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个专业的区块链取证工具，用于追踪勒索软件支付的加密货币资金流向。通过利用主流区块链API，它可以识别钱包集群、追踪资金经过混币器和洗钱工具的路径，并绘制从受害者到最终交易所的完整资金流向图。主要用于法律执法和威胁情报分析。
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使用Plaso构建数字取证超时间线

building-super-timelines-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Plaso工具生成数字取证超时间线。它能够融合文件系统MACB时间、注册表、EVTX、浏览器历史等数百种类型的数据，构建单一、规范化的时间轴。主要用于事件响应或取证调查，以重构受损或被攻陷系统上的完整事件序列，并帮助分析人员检测潜在的反取证行为。
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使用OpenCTI和Python建模威胁

modeling-threats-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何部署OpenCTI平台，并利用pycti Python客户端。它指导分析师将威胁行为者、战役和指标等复杂的网络威胁情报，建模成结构化的STIX 2.1知识图谱。适用于集中化的威胁情报关联、构建攻击者图谱及生成STIX数据包用于检测工程。
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数据资产健康度检查

monte-carlo-asset-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用Monte Carlo的可观测性平台，为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系，适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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数据管道性能故障诊断

monte-carlo-performance-diagnosis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用多平台观测数据，帮助诊断数据管道的性能瓶颈、运行缓慢的任务和高成本查询。它采用分层调查方法，从发现问题到确定影响的表，再到深入挖掘根本原因和趋势，找出导致性能下降的原因。
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自动化AI数据采集代理

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affaan-m/ECC
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该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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市场数据摄入与模式搜索

market-ingest
ruvnet/ruflo
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用于摄入和标准化特定交易对的原始市场数据（OHLCV）。该工具将数据转换为特征向量，并利用HNSW索引技术存储和索引这些向量，从而为后续的模式检测、相似性搜索和量化分析提供高效的底层数据支持。
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Claude记忆桥接与统一搜索

memory-bridge
ruvnet/ruflo
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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。
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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/ECC
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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。
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智能交易历史回测及签名

trader-backtest
ruvnet/ruflo
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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。
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