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投资组合风险管理助手

risk-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本技能模拟专业的风险管理师，专注于投资组合的风险监控和保护。它指导用户进行R倍计算、VaR值计算、相关性分析以及利用蒙特卡洛模拟进行压力测试。适用于进行系统性的风险评估、制定对冲策略和实施严格的交易风险控制。
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数据集划分助手

splitting-datasets
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。
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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
322
该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
327
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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Arize数据集管理与查询

arize-dataset
github/awesome-copilot
132
该技能提供了一套完整的Arize数据集管理能力，支持数据集的创建、版本化、查询和导出。用户可以通过`ax` CLI执行数据集的CRUD操作、追加示例记录，并以JSON、CSV等格式导出数据。特别适用于需要为模型开发和测试准备测试数据、生成评估样本或获取黄金数据集的场景。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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PyTDC：药物发现AI数据集

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
438
PyTDC（治疗性数据中心）是一个开放科学平台，为药物研发和开发流程提供完整的、可用于AI训练的数据集和基准测试。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（DTI、DDI）以及分子生成等任务，是进行生物医学属性预测和模型性能评估的理想工具。
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ClickHouse快速上手与数据分析

clickhouse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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Clari预测和管道快照导出

clari-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
58
本技能详细指导用户如何通过API连接Clari，实现核心商业数据的导出。流程包括列出可用预报、发起预测和配额快照导出，到监控任务状态并下载最终数据。适用于API连接测试和将Clari的营收智能数据集成到外部数据流程。
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配置Clari API认证与数据导出

clari-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
254
本指南详细介绍了如何为Clari设置安全的API访问权限。学习生成API凭证、配置环境变量以及测试连接，从而将关键的收入情报和预测数据导出到数据仓库（如Snowflake或BigQuery）。内容覆盖了标准Clari API和Copilot API的集成步骤。
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CoreWeave GPU工作负载部署

coreweave-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
436
本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。
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