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天文学期刊投稿与定位指南

the-astronomical-journal

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助作者判断其观测性、数据密集型天文学手稿是否适合投稿至《天文学期刊》（AJ）。内容详细介绍了期刊的特定范围、对方法的严格要求（如不确定性传播），并提供了符合AAS标准的投稿检查清单，作为投稿前的适用性评估和文章重构工具。

蒙特卡洛根因分析

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sickn33/agentic-awesome-skills

指导使用 Monte Carlo MCP 工具调查数据事件（如新鲜度延迟、量异常、模式变更），结合可观测性元数据与直接数据查询，找出根本原因。

蒙特卡洛资产健康检查

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sickn33/agentic-awesome-skills

此技能利用蒙特卡洛可观测性平台评估数据资产的健康状况。它生成关于新鲜度、警报、监控覆盖、重要性和上游依赖的结构化报告。当用户询问资产可靠性或状态时使用。

Monte Carlo 监控顾问

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sickn33/agentic-awesome-skills

分析数据覆盖范围缺口，为仓库表和 AI 代理创建监控。提供用例分析、数据质量监控和代理可观测性。帮助识别存在异常的未监控表并通过 MCP 工具生成监控配置。

Monte Carlo 管道性能诊断

monte-carlo-performance-diagnosis

sickn33/agentic-awesome-skills

借助 Monte Carlo 跨平台可观测数据诊断数据管道性能问题，通过分层调查发现缓慢作业、高开销查询与延迟退化，并将作业关联到数据表，逐步定位根本原因。

天气雷达与卫星分析

radar-satellite-analysis

sickn33/agentic-awesome-skills

将天气雷达与卫星产品作为遥感观测进行分析：校验元数据、几何与定标参数，识别风暴与云系结构，追踪其演变，量化不确定性并支撑短时临近预报。

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