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OpenRouter API 用量与成本分析

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439
该技能用于全面追踪和分析 OpenRouter API 的使用量和成本。它可以收集每次请求的关键数据点，包括总成本、提示和完成的 token 数量、延迟时间及使用模式。适用于构建成本控制仪表盘、优化AI支出或生成详细的使用报告。
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DeFi收益优化与比较

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用于发现和比较去中心化金融（DeFi）协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据，并提供详细的风险评估和优化建议，帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。
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深度多维研究与报告生成

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该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题，进行高效的批次查询，并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化，整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告，适用于学术调研、市场分析等场景。
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数据透视表生成器

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自动化支持数据透视表生成，涵盖 SQL 查询、可视化、统计校验与商业智能配置，用户提及透视表即可触发。
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PostHog成本优化与事件采样

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本技能旨在提供一套完整的PostHog成本优化方案。通过专业的代码实现，用户可以对事件进行审计、采样和过滤，包括节流高频的自动捕获事件、过滤爬虫机器人流量，以及优化会话记录的采样率，确保在控制成本的同时，依然能获取到高质量的分析数据。
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使用PostHog捕获事件和用户行为

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本教程提供了最小化的工作示例，演示了PostHog的三个核心功能：事件捕获、用户识别和功能标志评估。内容覆盖了Node.js、JavaScript、Python等多种环境的SDK用法，以及原始API调用，是进行PostHog首次集成设置、功能测试和学习产品分析模式的理想指南。
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PostHog数据迁移深度指南

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本指南详细介绍了将分析数据从Google Analytics、Mixpanel、Amplitude或Segment等主流平台迁移到PostHog的完整流程。内容涵盖双写（dual-write）策略、事件和属性名称映射，以及历史数据的批量导入，确保业务数据的连续性和准确性。
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PostHog性能优化与数据采集指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南深入讲解了PostHog的生产环境性能优化方法。内容涵盖了本地化功能开关评估、优化事件批量发送、智能事件抽样以及编写高效的HogQL查询。掌握这些高级技巧，可以大幅提升数据收集的稳定性和分析查询的速度，确保业务洞察的准确性。
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量化金融模型与交易分析

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本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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Ray数据处理平台

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态，集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train，适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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Ray Train 分布式协调

ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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