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统计功效分析与样本量规划

statistical-power
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
用于研究设计前的功效分析，确定所需样本量。支持 t 检验、方差分析及回归的封闭公式计算，以及混合模型等复杂设计的蒙特卡洛模拟。帮助计算最小可检测效应和功效曲线，为资助申请和伦理审查提供样本量依据。
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Substack笔记数据爬取与分析

substack-notes-scraper
mohitagw15856/pm-claude-skills
396
该技能能够深度爬取Substack Notes的笔记数据，提取点赞、评论、转发等关键参与度指标。它解决了缺乏公开API的问题，支持用户按指定时间范围导出到结构化的Excel文件，不仅包含原始数据，还提供总参与度计算和专业的总结报告。
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使用DuckDB查询OneLake数据

using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
431
本技能详细介绍了如何在本地或Fabric Notebook环境中，使用DuckDB连接OneLake（一体化数据湖），查询存储的Delta Lake表和原始文件（如Parquet, CSV, JSON）。它支持本地CLI和Notebook两种模式，适用于数据探索、质量验证、模式发现等场景，功能为只读查询。
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使用Velociraptor进行大规模威胁狩猎

fleet-hunting-with-velociraptor
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
329
Velociraptor是一个强大的端点可见性和数字取证平台。它支持在数千个远程终端上部署探针，并通过VQL（Velociraptor查询语言）执行复杂查询。适用于大规模威胁狩猎、事件响应中的实时取证，以及对隔离或不受管理主机进行数据收集。
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实时金融市场数据分析

longbridge-market-data
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
提供香港、美国、A股和新加坡等主要全球交易所的实时和历史市场数据。本工具支持获取实时报价、K线图、盘口深度、交易K线、市场情绪指数等，并包含ADR溢价、外汇套利等复杂的跨市场分析框架。适用于量化交易、技术分析和全球金融市场监控。
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网页搜索与内容获取工具

pi-web-search
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。
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网页结构化数据提取

browser-extract
ruvnet/ruflo
252
本技能用于从渲染的网页中提取结构化数据，包括文本、表格和属性值。它增强了传统爬虫能力，要求所有提取的字符串必须经过AIDefence的PII和提示注入安全检测，确保数据安全。支持创建可复用的提取模板，并能进行单次查询。
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市场数据摄入与模式搜索

market-ingest
ruvnet/ruflo
228
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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智能交易历史回测及签名

trader-backtest
ruvnet/ruflo
218
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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基于异常检测的交易信号生成

trader-signal
ruvnet/ruflo
281
本工具利用先进的异常检测引擎，扫描金融资产，识别出尖峰、漂移、震荡等各类市场异常模式。它结合神经网络预测和历史模式匹配，输出高精度的行动交易信号，包括入场点、止损点和目标价位，支持量化交易策略。
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市场数据神经网络模型训练

trader-train
ruvnet/ruflo
128
该工具用于在时间序列市场数据上训练和评估高级神经网络模型（包括LSTM、Transformer和N-BEATS）。它支持生成带置信区间的预测结果，并能比较不同架构的性能表现，适用于量化交易研究和金融预测。
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向量搜索与嵌入相似度引擎

vector-search
ruvnet/ruflo
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提供先进的向量搜索功能，包含大规模（HNSW）和热点模式路由（WASM）两条路径。支持百万级向量搜索，并集成了RaBitQ 1-bit量化技术，实现内存优化。还支持适用于层级数据的双曲空间搜索和跨命名空间搜索，覆盖全场景检索需求。
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