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技能使用历史查询器

history-explorer
opensquilla/opensquilla
75
该工具查询和分析每轮的决策日志，聚合了技能的共现模式、元技能使用统计以及路由固定语料库。它返回结构化的JSON摘要，用于分析历史技能调用模式，帮助用户了解自身的使用习惯，并为下游大型语言模型提供高质量的输入数据。
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结果数据绘图成PDF

paper-plot-stub
opensquilla/opensquilla
492
该工具用于读取包含x轴和两条结果曲线（基线和模型自身）的CSV文件。它使用matplotlib库生成双线图，并将结果图表保存为PDF格式。适合用于科学论文的结果展示和对比分析。
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Power BI最佳实践规则专家顾问

bpa-rules
data-goblin/power-bi-agentic-development
92
本技能提供Power BI语义模型的最佳实践分析器（BPA）规则生成专家指导。它通过交互式问答和模型深入调查，收集组织标准、模型结构和业务目标，最终为用户生成定制化的数据治理和验证规则，实现模型质量的提升。
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Power BI 模型连接与管理

connect-pbid
data-goblin/power-bi-agentic-development
278
该技能利用PowerShell和TOM/ADOMD.NET连接本地Power BI桌面模型。它支持模型枚举、执行DAX查询、元数据修改（包括表、度量值、关系）和查询跟踪。当无法使用外部工具时，专用于管理和修改模型底层结构。
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Power BI报告生成工作流

create-pbi-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
319
本技能提供了一个完整的Power BI报告创建工作流，使用pbir命令行工具实现从零到一的报告搭建。它涵盖了语义模型发现、设计简报制定、可视化元素布局、数据验证和最终发布等所有步骤，旨在自动化整个商业智能报告的生成过程，确保报告的专业性和一致性。
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语义模型依赖关系追踪

lineage-analysis
data-goblin/power-bi-agentic-development
174
本工具用于追踪语义模型在Fabric工作区中的下游依赖关系。它能帮助用户进行影响分析、审计连接的报告，或绘制跨工作区的依赖图，确保在修改任何数据源模型前，了解所有受影响的报表和数据消费者。
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Power Query M表达式管理

power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
124
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
436
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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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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综合财务数据与估值分析

longbridge-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
252
本技能提供跨市场（如美股、港股）的全方位财务数据、估值指标和公司信息。用户可以查询详细的收入表、资产负债表、现金流，分析业务分部结构，比较市盈率等倍数，并进行DCF模型和价值投资筛选，是进行深度基本面研究和投资决策的核心工具。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/ECC
500
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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市场数据神经网络模型训练

trader-train
ruvnet/ruflo
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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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