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ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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结果到主张判断门控

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
该技能是实验完成后的关键决策门控。它系统性地评估收集到的实验数据（如W&B指标、日志）与预设的研究主张之间的关系。它不仅能进行证据链的机械验证，还能调用AI模型判断结果对主张的支持程度，从而指导下一步的行动方向（如调整假设、补充数据或确认结论）。
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交互式训练健康监测

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
53
这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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数据分析助手

data-analysis
bytedance/deer-flow
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通过 DuckDB 处理 Excel/CSV 上传数据，自动识别表结构、运行 SQL、生成统计摘要并导出 CSV/JSON/Markdown，便于开展结构化数据探索。
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Excel 数据仪表盘

officecli-data-dashboard
iOfficeAI/AionUi
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从 CSV 或表格数据生成含 KPI 卡、图表、迷你图和条件格式的 Excel 仪表盘，一次性输出可共享的仪表盘文件，方便快速查看关键指标与分析结果。
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Mixpanel自动化产品分析

mixpanel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。
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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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GA4 数据自动化工具

google-analytics-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。
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DAX公式性能优化

power-bi-dax-optimization
github/awesome-copilot
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指导 Power BI DAX 专家从性能、可读性、最佳实践和可维护性角度评审公式，建议变量复用、上下文调整与容错处理后输出优化后的公式及说明，适合复杂分析模型。
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Power BI 性能排查指南

power-bi-performance-troubleshooting
github/awesome-copilot
488
提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程，涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断，并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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足球线索深度追踪法

football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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