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模拟实验数据生成器

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opensquilla/opensquilla

这是一个用于论文写作工作流的演示级模拟实验生成器。它接收一个主题短语，并根据该主题计算出一个唯一的哈希值，稳定地生成一个包含模拟实验结果的CSV文件。主要用于用户原型设计和测试论文的结构和格式，无需真实的科学数据支持。

JSON搜索结果转BibTeX文献列表

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opensquilla/opensquilla

该工具用于读取标准输入中的多引擎搜索结果JSON数据。它将这些结构化的学术搜索结果自动转换为标准的BibTeX格式（@misc{}条目）。这对于科研人员或学生自动化生成论文参考文献列表非常有用，可提高研究工作流的效率。

Power BI中的Python数据可视化

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本技能详细介绍了如何在Power BI报告中嵌入基于Python的动态数据可视化。它涵盖了使用matplotlib和seaborn创建静态图表的完整工作流，包括脚本编写、数据注入和JSON结构化处理。适用于需要高级统计分析和复杂图表展示的场景。

Power BI R图表生成

data-goblin/power-bi-agentic-development

本技能指导用户如何在Power BI报表中嵌入R语言代码，利用强大的ggplot2库生成专业级、高质量的统计可视化图表。它详细阐述了从配置JSON结构、编写和注入R脚本、遵循强制性最佳实践（如使用`print(p)`）以及处理数据注入的完整技术流程，确保图表输出符合商业发布标准。

数据模型命名规范化

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data-goblin/power-bi-agentic-development

这是一个用于Power BI语义模型（TMDL）的交互式工作流，用于审计和标准化命名规范。它确保了表、列、度量值等元素遵循一致、易读且与业务对齐的标准。该工具强调在修改前收集业务上下文，并能执行复杂的跨文件引用更新，维护数据完整性。

A/B测试规划与设计

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本技能用于指导产品功能、UI/UX改进、用户流程和定价模型的A/B测试设计。它能生成完整的测试计划，包括假设构建、计算所需样本量、估算测试周期、定义核心指标和护栏指标，并提供详细的结果解读指南，确保测试结论具有统计学可靠性。

Fabric上通过Livy执行Spark代码

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本技能允许用户通过Livy API，在Fabric Spark计算资源上执行临时的PySpark或Python代码。它不会创建或持久化任何Notebook工件，非常适用于自动化ETL流程或需要程序化数据转换的场景。可实现对湖仓Delta表的完整读写访问。

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