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结构化研究方案设计

research-protocol
mohitagw15856/pm-claude-skills
215
用于撰写结构化的研究方案（Protocol）。无论是临床试验、社会科学调研还是市场研究，本工具都能生成涵盖研究目标、研究设计、参与者标准、方法论、数据管理、分析计划和伦理考虑等所有关键环节的完整文档，确保研究的严谨性和系统性。
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Substack笔记数据爬取与分析

substack-notes-scraper
mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能能够深度爬取Substack Notes的笔记数据，提取点赞、评论、转发等关键参与度指标。它解决了缺乏公开API的问题，支持用户按指定时间范围导出到结构化的Excel文件，不仅包含原始数据，还提供总参与度计算和专业的总结报告。
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Fabric 临时 PySpark 代码执行

executing-spark
data-goblin/power-bi-agentic-development
288
通过 Livy API 在 Fabric Spark 计算上执行 PySpark 或纯 Python 代码，创建的是临时、无持久化工件的会话。此方法提供对 lakehouse Delta 表的完整读写访问权限，非常适合进行自动化 ETL 流程、快速数据转换或不需保存结果的分析任务。用户必须负责管理会话的完整生命周期，确保使用完毕后及时清理。
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使用DuckDB查询OneLake数据

using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
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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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Windows系统取证和数据分析

triaging-windows-with-kape
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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KAPE是一款用于数字取证和事件响应的Windows原生取证工具。它分为“目标（Targets）”和“模块（Modules）”两个阶段。目标负责从运行的系统收集原始取证产物（如注册表、事件日志），而模块则负责将这些收集的数据解析成标准化的CSV/JSON格式。它支持快速、可信赖地在无法进行完整磁盘镜像的情况下，进行大规模的证据收集和分析。
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SQL查询成本及性能审计器

sql-sentinel
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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1000基因组项目个体级基因型查询

onekgpd
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能用于查询1000基因组项目数据集（GRCh38）的个体级别基因型数据。用户可以根据变异频率、临床意义等复杂标准，查找特定区域的基因变异，或确定携带特定变异的个体。核心功能包括变异查询、个体筛选和亲缘关系计算，适用于遗传学和人群基因组分析。
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实时金融市场数据分析

longbridge-market-data
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供香港、美国、A股和新加坡等主要全球交易所的实时和历史市场数据。本工具支持获取实时报价、K线图、盘口深度、交易K线、市场情绪指数等，并包含ADR溢价、外汇套利等复杂的跨市场分析框架。适用于量化交易、技术分析和全球金融市场监控。
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数据资产健康度检查

monte-carlo-asset-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用Monte Carlo的可观测性平台，为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系，适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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隐私数据检测与屏蔽

privacy-mask
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于检测和屏蔽图片和截图中的敏感个人身份信息（PII）。它可以处理身份证号、信用卡号、API密钥、电话号码和电子邮件等多种数据类型。所有处理都在本地离线进行，确保敏感数据不会上传到外部服务，适用于安全的数据分析和分享场景。
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会话成本异常检测

cost-anomaly
ruvnet/ruflo
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本工具用于检测单个会话（session）的成本异常点。它采用基于中位数绝对偏差（MAD）的稳健统计方法，而非传统的均值方差，从而能准确识别出极值影响下的异常会话。这对于成本监控、审计和CI/CD流程至关重要，能够快速定位意外超支或高能耗的单个会话。
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成本支出预测与预算规划

cost-projection
ruvnet/ruflo
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用于进行前瞻性的成本支出预测。它根据最近的消耗窗口计算出日均成本消耗率，并将其线性外推到7天、30天等多个时间周期。此外，如果配置了预算，系统还能预测出预算耗尽的具体时间点，特别适用于SRE和财务的成本预算规划。
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