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信用风险数据清洗管道

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面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
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该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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DAX公式性能优化

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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数据模型设计审查

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这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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Power BI 性能排查指南

power-bi-performance-troubleshooting
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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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Power BI 语义建模助手

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通过先连接并分析当前模型，再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议，适用于构建可维护的报表数据模型。
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学术论文术语精准翻译

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当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。
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欧洲演员出生全名查询指南

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本指南教您如何查找欧洲演员（尤其是法语和东欧）的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时，本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源，结合特定的文化标识符（如“人民艺术家”），执行深度、定向搜索，确保获取准确的出生信息。
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足球线索深度追踪法

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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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历史事件与纪念碑关联搜索

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本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。
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板球运动员生涯数据验证

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本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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艺人生活事件身份识别

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EverMind-AI/EverOS
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本方法指导用户在识别音乐人时，将搜索重点从作品信息（如专辑或歌曲）转移到其独特的个人生活事件。它强调使用极具辨识度的生平细节、职业转折点或特殊人生经历作为主要搜索锚点，从而在缺乏作品线索时，大幅提高身份识别的准确性。
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