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专家级商业分析与数据策略
business-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
该技能模拟了一位专家级商业分析师,专注于将复杂的业务数据转化为可执行的战略洞察。它涵盖了现代商业智能(BI)、AI预测建模、KPI/OKR框架设计、财务分析和流程优化等多个领域。适用于需要进行数据驱动决策、构建业务指标或制作高层报告的场景。
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资深数据科学家全栈专家
data-scientist
sickn33/antigravity-awesome-skills
124
本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识,覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析(EDA)到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习(如深度学习、XGBoost)、预测建模,以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化,并为商业决策提供实战指导。
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Rube GA4 自动化操作
google-analytics-automation
davepoon/buildwithclaude
357
通过 Composio 的 Google Analytics 工具包在 Rube MCP 上自动化 GA4 报告、属性列表、透视、漏斗及关键事件操作,并始终优先获取当前工具模式。
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高级Pandas数据处理专家
pandas-pro
Jeffallan/claude-skills
268
本指南提供使用Pandas进行复杂数据分析、清洗和转换的专家级方法。涵盖向量化操作、高效合并、时间序列重采样、分组聚合和内存优化等高级技巧,旨在确保代码达到生产级质量,并实现严格的数据质量校验。
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PostHog核心产品分析工作流
posthog-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
498
本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理,以及B2B企业级分组分析。此外,还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案,确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。
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PostHog数据迁移深度指南
posthog-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
399
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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投资组合风险管理助手
risk-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
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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专业网络研究与信息综合
search-specialist
sickn33/antigravity-awesome-skills
217
这是一个专家级网络研究工具,擅长利用高级搜索策略(如查询优化和领域过滤)从多个互联网来源收集、综合和核实信息。适用于需要进行事实核查、趋势分析和生成结构化、可操作洞察的复杂研究任务,确保结论的权威性和可信度。
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ChEMBL 生物活性查询
chembl-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
260
通过 ChEMBL Python 客户端访问化合物、靶点、活性与药物数据,按结构/性质/活性过滤,支撑抑制剂发现与 SAR 分析。
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材料结构分析工具
pymatgen
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
461
一个面向计算材料科学的 Python 库,可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构,分析对称性与配位并接入 Materials Project API,支持高通量工作流。
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TorchDrug 图神经工具集
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱,针对分子、蛋白质与生物知识图谱,支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理,并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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