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区块链内存池分析工具

analyzing-mempool

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具用于实时监控区块链内存池（Mempool），深入分析待处理交易、Gas价格波动、DEX交换以及潜在的MEV套利机会。它帮助加密交易员和研究人员优化交易成本和时机，适用于多链环境的专业分析。

区块链内存池分析工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具用于实时监控区块链内存池（Mempool），深入分析待处理交易、Gas价格波动、DEX交换以及潜在的MEV套利机会。它帮助加密交易员和研究人员优化交易成本和时机，适用于多链环境的专业分析。

时序数据预测

forecasting-time-series-data

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使 Claude 能对历史时序数据分析趋势与季节性，自动选型并输出未来值及置信区间，适用于销量、流量等时间依赖性场景。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

欧洲演员出生全名查询指南

actor-euro-french-wiki

EverMind-AI/EverOS

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。

NeuroKit2 生物信号处理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程，涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。

零样本时间序列预测

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。

雪花数据库可靠性模式

snowflake-reliability-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了在Snowflake环境中实现生产级可靠性模式的全面指导。涵盖了时间旅行（Time Travel）进行点时恢复、跨区域数据库复制、用于灾难恢复的账户故障转移组，以及应用层面的弹性代码实现（如连接故障转移逻辑）。适用于构建容错、高可用性的数据管道和数据仓库。

预算差异分析报告

budget-variance-analysis

mohitagw15856/pm-claude-skills

本技能用于生成完整的预算差异分析报告。它不仅提供实际与预算的对比表，还能深入分析超出阈值的各项差异的根本原因（区分永久性与时间性），并为管理层提供行动建议和修正的全年预测，适用于财务回顾和董事会汇报。

市场数据神经网络模型训练

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。

SIGMOD会议论文投稿策略

acm-sigmod-international-conference-on-management-of-data

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

专为目标投稿ACM SIGMOD数据库系统顶级会议的作者设计。它指导撰稿人如何系统性地定位、重构和优化数据库系统论文，确保文章具有强算法或系统贡献，并具备真实的基准测试和工作负载。同时帮助区分与VLDB、ICDE等相关会议的投稿侧重点。

美国经济学期刊图表展示指南

aeja-tables-figures

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了提交给美国经济学期刊（AEJ: Applied）的实证结果（表格和图表）的格式规范。它指导用户如何确保核心因果估计能够在第一时间被审稿人清晰识别，涵盖了标准误、置信区间、事件研究图和平衡表等关键展示要素，确保学术专业性和可读性。

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