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AI驱动的开源情报关联画像
performing-ai-driven-osint-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能利用AI和大型语言模型(LLM)的推理能力,关联来自多源的开源情报(OSINT)数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息,生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。
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数据图表可视化生成
chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程,能够接收用户数据,并根据数据的特征(如时间趋势、类别比较、流程关系等)智能选择最合适的图表类型(如折线图、柱状图、饼图、散点图等)。它负责参数提取和调用JS脚本,最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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天体物理数据分析库
astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
481
Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能,用于处理物理单位、进行天体坐标转换(如ICRS、银河系坐标)、操作FITS文件,执行宇宙学计算,以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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Apify核心存储与工作流管理
apify-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
433
本工具提供对Apify核心存储(数据集、键值存储和请求队列)的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作,实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排(例如:爬取→转换→导出)。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。
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ClickHouse数据分析与查询
clickhouse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询(如漏斗分析、留存分析),以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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Hex CI/CD 集成指南
hex-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
323
用于配置Hex数据分析项目的CI/CD流程,支持通过GitHub Actions实现自动化测试和部署验证。它可以在每次PR时运行单元测试,并在合并到main分支时触发实时的Hex项目运行,确保数据转换逻辑和仪表板刷新流程的可靠性。
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Navan数据提取与清洗
navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本技能提供一套完整的Navan数据提取和转换方案,适用于构建数据仓库和分析仪表盘。它涵盖了REST API的复杂处理模式,包括分页获取、日期范围分块和基于UUID的去重清洗等关键步骤。无论是通过直接API接入,还是配置Fivetran/Airbyte等主流数据管道工具,都能帮助用户高效处理和清洗Navan数据。
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Notion数据迁移深度指南
notion-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
本技能提供了一套全面的数据迁移解决方案,用于将数据导入、导出或同步到多个Notion工作区。它支持CSV/JSON批量导入、数据库导出、跨数据库同步和数据转换,能处理来自Confluence和Google Docs等外部源的内容,是构建Notion ETL流程的强大工具。
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优化Foundry成本和性能
palantir-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
本指南提供了全面的技术指导,用于优化Palantir Foundry的运营成本。内容涵盖了使用增量转换(Incremental Transforms)大幅减少计算重建、根据数据量调整Spark资源配置,以及将高成本的API轮询替换为高效的事件驱动Webhook,从而实现成本效益和系统稳定性。
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Foundry本地开发与测试循环
palantir-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
93
本指南指导用户搭建Palantir Foundry的本地开发环境。它允许开发者使用PySpark在本地、使用样本数据运行数据转换和单元测试,并通过Mock Foundry API进行集成测试。这确保了代码的快速、独立迭代,适用于构建复杂的ETL数据管道逻辑。
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深度研究与知识图谱生成
research-to-diagram
nexu-io/nexu
246
本技能是一个从主题到图谱的一站式解决方案。它能够接收任何研究主题,自动执行深度网络调研、知识提取和结构化处理,最终生成专业的知识关系图谱PDF。适用于需要从零开始研究复杂概念、人物关系、技术架构或历史事件的场景。
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Snowflake数据转换工作流
snowflake-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
330
本技能用于在Snowflake中构建完整的ELT数据管道。它详细介绍了如何利用Stream实现数据变更捕获(CDC),使用Task进行定时任务调度和复杂数据转换,并使用动态表(Dynamic Tables)实现自刷新、声明式数据建模。适用于构建高级、可扩展的数据仓库和批处理流程。
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