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数据图表可视化生成
chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程,能够接收用户数据,并根据数据的特征(如时间趋势、类别比较、流程关系等)智能选择最合适的图表类型(如折线图、柱状图、饼图、散点图等)。它负责参数提取和调用JS脚本,最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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Aeon 时间序列机器学习
aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
366
Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具,涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取,面向各类时序数据场景。
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结构化科学论文检索
bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
153
本工具专为学术研究人员设计,能够检索科学文献数据库,并从全文论文中提取结构化的元数据和量化实验数据。它提供的包括方法、研究结果、样本量和质量评分,远超传统摘要搜索的范围。非常适用于进行系统综述、证据综合分析或需要详细、可比较研究细节的元分析。
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科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
自动识别 200+ 科学数据格式,提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案,并生成 Markdown 报告,帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。
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FlowIO 流式细胞标准文件处理
flowio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
57
FlowIO 读写 Flow Cytometry Standard 文件,提取元数据、通道信息与事件数组,并可转换为 CSV/DataFrame,适用于流式细胞术数据预处理与通道校验。
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DICOM 医疗影像工具
pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
230
Pydicom 提供 Python 接口,方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件,支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成,适用于医学影像分析和放射科应用。
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Pysam基因组分析工具
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
369
Pysam 提供 htslib 的 Python 接口,可读写 SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ,便于提取区域、计算覆盖、分析变异,并支持 NGS 流水线集成。
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获取深度金融信号分析
alphaear-deepear-lite
RKiding/Awesome-finance-skills
87
该技能连接DeepEar Lite平台,用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度,提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。
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使用Bright Data抓取动态数据
brightdata-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
本工具利用Bright Data的抓取浏览器,结合Playwright或Puppeteer,用于从JavaScript渲染的页面、单页应用(SPA)和反爬机制保护的网站抓取结构化数据。它集成了代理路由、CAPTCHA解决和指纹管理功能,确保从复杂网页环境中稳定可靠地提取数据。
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数据分析与洞察生成
data-analyst
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本助手是专为产品经理设计的数据分析伙伴。它能够帮助用户进行深度的数据探索、撰写复杂的SQL查询,分析关键指标,并结构化地输出发现、解读、局限性和后续建议。适用于需要从复杂数据集中提取可操作的商业洞察,支持产品决策制定。
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会议分析与工作流构建
fathom-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
472
本工作流利用 Fathom 记录的会议转录和摘要,构建自动化会议分析流水线。它可以高效提取待办事项,将任务同步到项目管理工具,并分析会议的整体模式和关键指标,从而极大简化了会议后的跟进工作和知识沉淀。
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Navan数据提取与清洗
navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本技能提供一套完整的Navan数据提取和转换方案,适用于构建数据仓库和分析仪表盘。它涵盖了REST API的复杂处理模式,包括分页获取、日期范围分块和基于UUID的去重清洗等关键步骤。无论是通过直接API接入,还是配置Fivetran/Airbyte等主流数据管道工具,都能帮助用户高效处理和清洗Navan数据。
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