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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。

数据仓库存储成本分析

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该技能用于分析数据仓库，识别存储成本过高、处于闲置、冗余或过时的表。它能对数据资产进行浪费模式分类和安全等级评估，帮助用户找出可安全清理或归档的表，从而有效降低存储费用并优化数据治理结构。

市场数据摄取与向量索引

该技能用于获取和处理特定股票代码的原始市场数据（OHLCV）。它负责将原始数据标准化为相对OHLCV向量，将其转化为高维嵌入向量，并使用HNSW算法进行索引存储。此流程是进行金融时序模式识别和相似度搜索的第一步，确保了数据的可检索性和分析效率。

基于异常检测的交易信号生成

该技能利用神经元交易者（neural-trader）的异常检测引擎，结合Z分数评分，自动扫描市场数据。它能识别出包括突破、趋势形成、震荡等多种市场异常模式，并通过神经网络预测和历史模式匹配，生成具备高置信度的、可执行的交易信号。适用于量化交易和算法策略制定。

美国专利商标官方记录查询

用于系统化访问和分析美国专利商标局（USPTO）的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认，强烈推荐使用官方API，并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集，不构成法律建议。

向量聚类：发现语义群组

该技能利用图谱社区检测算法（如谱聚类/Louvain）对指定命名空间内的向量集合（如代码嵌入）进行聚类。它用于发现数据集中潜在的主题、识别自然分组，并分析大规模、非结构化向量数据间的关联性。适用于需要根据语义相似性而非简单关键词匹配来组织向量数据的情况。

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