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时序数据预测

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使 Claude 能对历史时序数据分析趋势与季节性，自动选型并输出未来值及置信区间，适用于销量、流量等时间依赖性场景。

投资组合风险管理助手

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本技能模拟专业的风险管理师，专注于投资组合的风险监控和保护。它指导用户进行R倍计算、VaR值计算、相关性分析以及利用蒙特卡洛模拟进行压力测试。适用于进行系统性的风险评估、制定对冲策略和实施严格的交易风险控制。

加密衍生品市场追踪分析

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本工具提供全面的加密衍生品市场追踪与分析能力。它可以聚合来自各大中心化和去中心化交易所的关键指标，包括资金费率、持仓量、清算级别和期权流动，帮助用户识别套利机会、判断市场情绪、预测趋势强度，并对永续合约和期货合同进行深度风险分析。

OFR对冲基金监控

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无需密钥即可调用OFR对冲基金开放接口，获取规模、杠杆、对手方、流动性与风险管理等系列时间数据，适合系统性风险监测与金融研究。

零样本时间序列预测模型

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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。

跨框架案例库构建

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该技能用于将原始、非结构化的材料（如聊天记录、项目复盘、公共争议）转化为标准化的案例库条目。它负责抽取案例的关键要素，包括事实边界、机制链、责任链和可复用概念，确保知识的沉淀和复用性。它是一个强大的知识管理工具，用于专业分析和模式识别，而非提供即时建议。

用户发现访谈指南

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mohitagw15856/pm-claude-skills

提供一套完整的用户访谈和客户发现研究框架。它指导用户设计从招募、行为探询到数据综合分析的全流程访谈指南。核心在于通过挖掘用户的过往行为和真实痛点，避免基于假设的臆测，确保研究结果具有极高的实操价值和指导意义。

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