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Mixpanel 自动化工具

mixpanel-automation
davepoon/buildwithclaude
399
通过 Rube MCP 调用 Mixpanel 工具集，前置搜索 schema，自动执行事件汇总、分组分析、漏斗、用户档案、群组及 JQL/Insight 查询，适合日常产品数据运营。
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开放证据临床API示例

openevidence-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本模块提供OpenEvidence API的最小化工作示例，适用于构建临床智能应用。用户可以执行复杂的临床查询来获取最佳治疗建议、根据病患背景检查药物相互作用，以及查找来自权威医疗机构（如ACC/AHA）的最新指南。是开发循证医疗决策支持系统的理想工具。
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回归分析助手

performing-regression-analysis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
210
使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。
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深度多维研究与报告生成

perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题，进行高效的批次查询，并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化，整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告，适用于学术调研、市场分析等场景。
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Ray数据处理平台

ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态，集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train，适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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模式优化工作流编排器

schema-optimization-orchestrator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
这是一个高级的工作流编排器，用于对大型数据集（如BigQuery导出数据）执行多阶段的模式优化分析。它系统地识别冗余字段、未用字段和数据结构缺陷，评估优化变动带来的风险和潜在节省，最终输出包含详细优化建议的综合报告。
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Segment 自动化工具

segment-automation
davepoon/buildwithclaude
454
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Segment 操作，按需追踪事件、标识用户、关联组织、记录页面访问、别名合并并批量执行，同时先同步当前 schema。
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简单分析自动化

simple-analytics-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
228
通过 Rube MCP 结合 Composio 的 Simple Analytics 工具包，先搜索工具并核实连接、遵循 schema 再执行，确保分析任务自动化且精准。
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Snowflake 数据仓库自动化

snowflake-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
343
通过 Composio MCP 将 Snowflake 数据仓库操作自动化，可以探索数据库、模式、表，执行 SELECT/DDL/DML，并将这些流程嵌入跨应用管道，提升数据运维效率。
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数据集划分助手

splitting-datasets
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。
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OpenAlex科研文献数据库

openalex-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
160
借助 OpenAlex 客户端查询 2.4 亿+ 学术成果，执行文献检索、引用追踪、开放获取发现与计量分析，覆盖论文、作者、机构等实体。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。
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