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Power BI报表审计与评估

review-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
246
本技能提供了一个全面的Power BI报表评估框架。它能从报告的质量、使用率、性能指标和结构完整性等方面进行评估，覆盖报告的整个生命周期。通过分析使用数据、受众覆盖率和性能瓶颈，输出可操作的优化建议，确保报告既有效又易于维护。
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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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SQL查询成本及性能审计器

sql-sentinel
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
这是一款静态SQL分析工具，用于审计代码中的成本和性能反模式（如全表扫描、笛卡尔积）。它能为BigQuery、Snowflake等数据仓库生成健康评分（0-100），并输出一份包含具体修复方案和预估节省成本的改进计划。是进行FinOps和数据质量保障的理想工具。
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蒙特卡洛数据质量修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。
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通用数据导入与验证

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indranilbanerjee/digital-marketing-pro
281
这是一个通用的数据导入工具，能够将来自CSV、JSON或Google Sheets等外部源的结构化数据，导入到CRM、邮件营销系统或自定义数据存储中。系统支持全流程管理，包括字段映射、数据质量验证、去重处理以及GDPR、CCPA等合规性检查，并设有强制执行审批门，确保数据操作的安全性。
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科学出版物制图表撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
266
本指南为学术期刊撰写地图、图表和表格提供了全方位的指导。它强调了制图学的专业标准和统计数据的严谨性，指导用户如何确保所有视觉展示既有强大的论证力，又符合印刷和排版的限制。内容涵盖投影选择、数据归一化、模型图解读及空间不确定性处理，旨在帮助作者提升学术图表质量。
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AEJ期刊学术可重复性提交指南

aejmic-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。
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政治科学研究数据分析规范

bjps-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于指导作者如何执行和报告高质量的定量、计算或实验分析，以满足顶尖学术期刊（如BJPS）的严格要求。它详细阐述了方法论的严谨性、透明度和可重复性规范，涵盖了不确定性报告、稳健性检验、测量等效性等核心议题。 适用于撰写论文结果部分，确保研究结论能够经受住最严格的学术同行评审。
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异质性分析：深化经济机制

cie-heterogeneity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
335
本指南为经济学研究提供高质量的异质性分析标准。强调异质性分析必须具有理论依据，不能仅停留在按区域或规模切分数据。研究者需要将多个维度（如所有制、融资约束、行业属性）与核心经济机制关联，并通过显著的组间差异，将结论提升至具有针对性的政策含义。
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经济实证与金融模型检验标准

cjms-empirical-validation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
340
本指南提供了高质量金融预测和实证研究的严格验证流程。它指导用户从数据可溯源性、样本外测试（滚动窗口）、构建多层基准模型，到进行统计显著性检验等各个环节，确保研究结论具有高学术可靠性，符合顶级期刊的发表标准。
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地球系统科学数据论文评估

earth-system-science-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本指南用于评估和指导将原始地球系统数据集（如观测数据、模型输出）作为主要成果进行发表的论文。它强调数据必须是可重用、公开且具有持久DOI，并要求提供完整的生成过程、严格的质量控制和详细的文档，确保数据产品本身的科学价值得到充分认可。
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环境数据分析与质量控制规范

est-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
250
本技能指导用户如何执行和报告严谨的环境科学数据分析。它涵盖了从QA/QC报告（空白、回收率、检出限）到处理不确定性、选择环境数据适用统计方法（如下限截尾数据）以及完成质量/能量平衡的规范。旨在确保科研报告的科学严谨性和可重复性。
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