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社交图谱加权排名分析

social-graph-ranker

affaan-m/everything-claude-code

这是一个先进的网络情报工具，用于计算加权图谱分数，描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人，衡量跨连接的“桥梁价值”，并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。

Python交互式可视化绘图库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。

Modal云GPU：机器学习计算

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个基于Modal的无服务器GPU计算平台，专用于运行复杂的机器学习工作负载，包括模型训练、微调和推理。它提供零配置环境，无需设置SSH或Docker，支持自动扩缩容和按需计费，非常适合进行代码调试和中小型实验。

全面数据质量审计与分析

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alirezarezvani/claude-skills

该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。

多层知识库管理与同步

affaan-m/everything-claude-code

本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。

证据驱动的深度研究工作流

affaan-m/everything-claude-code

这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。

数据图表可视化生成

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bytedance/deer-flow

该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。

数据分析助手

bytedance/deer-flow

通过 DuckDB 处理 Excel/CSV 上传数据，自动识别表结构、运行 SQL、生成统计摘要并导出 CSV/JSON/Markdown，便于开展结构化数据探索。

Excel 数据仪表盘

officecli-data-dashboard

iOfficeAI/AionUi

从 CSV 或表格数据生成含 KPI 卡、图表、迷你图和条件格式的 Excel 仪表盘，一次性输出可共享的仪表盘文件，方便快速查看关键指标与分析结果。

注释配置与审核队列管理

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github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。

安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data

github/awesome-copilot

本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。

统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst

alirezarezvani/claude-skills

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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