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基金募集数据本地分析
finta-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API,本指南提供通过导出CSV数据,并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法,适用于投资跟踪和报告。
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Grammarly文档数据处理管线
grammarly-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
这是一个用于处理大型文档的完整数据管道,专为与Grammarly API交互设计。它解决了大文件API限制的问题,通过智能文本分块(Chunking)将文本分割为可处理的小块,然后对每一块进行评分,最后汇总所有关键指标(如正确性、清晰度、语气等),生成全面的报告。
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Hex调试诊断证据包
hex-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
407
用于收集Hex平台全面的诊断证据,包括API连接状态、项目列表、运行历史、数据连接健康度以及速率限制信息。当遇到长期故障、准备提交技术支持工单,或需要深入排查复杂的数据流问题时,应使用此工具生成诊断包。
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系统文献综述与研究报告生成
literature-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
390
这是一个用于进行系统性、全面的学术文献综述的工具。它支持跨多个生物医学、科学和技术数据库进行检索,进行元分析和研究综合。该技能不仅生成具备查重和专业引用的文档,还强制要求生成AI科学图表(如PRISMA图),确保报告的学术完整性和专业性。适用于学术研究和撰写学位论文。
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深度研究与知识图谱生成
research-to-diagram
nexu-io/nexu
382
本技能是一个从主题到图谱的一站式解决方案。它能够接收任何研究主题,自动执行深度网络调研、知识提取和结构化处理,最终生成专业的知识关系图谱PDF。适用于需要从零开始研究复杂概念、人物关系、技术架构或历史事件的场景。
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Snowflake诊断证据包生成器
snowflake-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
该工具用于收集全面的Snowflake诊断证据,包括查询历史、账户使用视图、会话信息和环境配置。适用于遇到难以诊断的性能问题、连接故障或需要向Snowflake支持团队提交详细支持案例时,确保提供结构化、完整的故障排查包。
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系统文献综述与知识综合
systematic-literature-review
bytedance/deer-flow
192
本技能用于对某一研究主题进行系统性的文献综述(SLR)。它能够搜索多个学术论文,提取每篇论文的结构化元数据(如研究问题、方法论、核心发现和局限性),并综合这些分散的信息,提炼出整体的学术主题和研究趋势。适用于进行全面的文献调研、撰写注释书目或跨论文比较分析,最终生成符合APA、IEEE等专业格式的报告。
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报告生成
report-generation
apconw/Aix-DB
168
用于生成数据分析报告,支持表结构探索、多维查询、深度归因分析和动态 HTML 可视化展示,适合经营、趋势和统计类报告场景。
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管理后台数据仪表盘生成
dashboard
nexu-io/open-design
62
自动生成完整的、自包含的HTML仪表盘页面。该页面包含固定侧边导航、顶部操作栏、关键绩效指标(KPI)卡片和详细的图表区域。适用于需要展示业务分析、运营数据或管理控制面板的场景。
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新闻情绪分析与简报引擎
news-sentiment-engine
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
该引擎能从多个RSS源(如TechCrunch、The Verge)汇集新闻,并利用AI技术(Claude)进行情绪分析。它能根据行业影响力和重要性对文章进行排名,生成结构化的摘要和评论,是撰写日常科技/AI简报和监控市场变化的高效工具。
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期权资金流分析器
options-flow-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
72
分析期权链数据,区分真实交易与彩票式投机合约,生成更可靠的认沽认购比、异常检测和到期结构分析,适用于自选股、板块和事件驱动标的。
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通用学术深度研究助理
deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
293
这是一个由13个智能体组成的通用学术研究管道,可用于任何主题的深度学术研究。它覆盖了整个研究周期:从提炼精准研究问题、设计研究方法,到系统文献检索、跨源综合分析、偏见评估、元分析,最终生成符合APA 7.0标准的完整报告。适用于需要深入、严谨和可验证知识的学术研究人员。
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