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元数据和日志推送到Monte Carlo
monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产(包括元数据、数据血缘和查询日志),并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景,例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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dbt数据变更验证工作簿生成
monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更,生成“前”(生产环境)和“后”(开发环境)的对比查询,从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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Power BI 性能排查指南
power-bi-performance-troubleshooting
github/awesome-copilot
488
提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程,涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断,并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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Power BI 报表可视化设计
power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
136
提供 Power BI 报表可视化与体验咨询,从业务和数据需求出发,精准选图、布局、配色、排版与交互策略,帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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Power BI 语义建模助手
powerbi-modeling
github/awesome-copilot
236
通过先连接并分析当前模型,再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议,适用于构建可维护的报表数据模型。
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Paperzilla研究助理命令行工具
paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
427
这是一个用于与Paperzilla平台交互的命令行工具,旨在帮助用户管理和分析学术研究文献。用户可以使用它获取最新的项目推荐、以Markdown格式获取并总结核心论文,了解论文与自身研究的相关性,并能将数据导出为JSON或Atom格式,是科研人员提高文献管理和研究效率的必备工具。
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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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板球运动员生涯数据验证
cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息,可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节(包括赛制、对手、得分)、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制,确保数据准确性。
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时间序列机器学习工具箱
aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
69
Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务,包括分类、回归、聚类、预测(Forecasting)、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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AnnData:单细胞注释数据结构
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
AnnData是一个专业的Python库,用于处理和分析注释化的矩阵数据,尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值(X)和多维度的元数据(obs, var等)。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集(如.h5ad、.zarr),是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
55
Arboreto是一个强大的Python库,用于从各种基因表达数据集(如单细胞或批量RNA-seq)推断基因调控网络(GRN)。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法,识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算,适用于大规模高通量转录组学分析。
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