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PostHog成本优化与事件采样

posthog-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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

posthog-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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PostHog事件与数据分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何集成PostHog的客户数据平台（CDP）功能。它涵盖了设置Webhook，实现在特定用户事件发生时触发实时操作（如同步到CRM、发送通知）。此外，还展示了如何使用事件API查询事件数据，并利用HogQL进行复杂的漏斗分析，从而获得用户行为的深度自定义洞察。
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量化金融模型与交易分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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 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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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。
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投资组合风险指标计算

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本技能提供一套全面的投资组合风险测量工具包，能够计算价值风险（VaR）、条件风险值（CVaR）、夏普比率、索提诺比率和回撤分析等核心指标。适用于金融领域的风险量化、风控体系构建、制定风险限额和监管报告。
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去中心化交易所交易路由优化器

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该工具用于优化加密货币交易，跨多个去中心化交易所（DEX）聚合报价。它能够分析多跳交易路径，计算大额订单的最佳拆分比例，并评估MEV风险，帮助用户找到综合成本最低、滑点最小的最优交易方案。
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加密市场波动扫描仪

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用于实时监测加密货币市场，检测价格显著波动和异常交易量。该工具通过综合评分（结合价格变化、交易量和市值）来识别市场上的主要涨跌板块，帮助用户追踪顶尖的涨幅股、跌幅股或突发的市场热点。支持按时间周期和类别筛选。
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