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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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跨框架案例库构建

crossframe-casebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
该技能用于将原始、非结构化的材料（如聊天记录、项目复盘、公共争议）转化为标准化的案例库条目。它负责抽取案例的关键要素，包括事实边界、机制链、责任链和可复用概念，确保知识的沉淀和复用性。它是一个强大的知识管理工具，用于专业分析和模式识别，而非提供即时建议。
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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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Weaviate向量数据库操作

weaviate
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本技能提供对Weaviate向量数据库的全面访问能力。用户可以使用它执行语义搜索、混合关键词查询、模式检查、数据探索、集合创建和数据导入（CSV、JSON、PDF）。适用于需要根据概念查询数据、检索特定原始对象或管理Weaviate集合生命周期的场景。
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数据事故根因分析

monte-carlo-analyze-root-cause
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
该技能用于系统性地调查数据故障，包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询，引导代理执行全面的调查流程，从而找出问题的根本原因。
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数据仓库存储成本分析

monte-carlo-storage-cost-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
该技能用于分析数据仓库，识别存储成本过高、处于闲置、冗余或过时的表。它能对数据资产进行浪费模式分类和安全等级评估，帮助用户找出可安全清理或归档的表，从而有效降低存储费用并优化数据治理结构。
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按会话分析成本费用

cost-conversation
ruvnet/ruflo
450
该功能提供按单个会话进行成本分析的详细视图。它列出了每个会话的开始时间、消息数量、主要模型和总成本。这对于识别成本最高的会话至关重要，特别适用于项目回顾和评估现有会话模式的可持续性。
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检测物联网遥测异常

iot-anomalies
ruvnet/ruflo
367
该工具用于检测和分类物联网设备的遥测数据异常。它通过Z-score异常检测方法，识别出尖峰、漂移、平稳等多种异常模式。适用于调查设备报告的异常指标，或在进行固件升级前对设备健康状况进行预警和评估。
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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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可组合推荐系统管道架构

recsys-pipeline-architect
affaan-m/ECC
128
用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。
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