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安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data
github/awesome-copilot
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本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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BigQuery 管道审计

bigquery-pipeline-audit
github/awesome-copilot
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审计 Python 与 BigQuery 管道，识别成本风险、回填与循环设计、查询扫描、写入幂等性及可观测性缺陷，按函数和行定位问题并给出精简修复建议。
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Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
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提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS
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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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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。
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板球运动员生涯数据验证

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EverMind-AI/EverOS
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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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大规模单细胞基因组数据查询

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供程序化访问，连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究，支持进行大规模数据集间的交叉分析，按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据，并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算，均提供完整的单细胞分析能力。
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临床报告撰写与合规管理

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能用于生成全面的医学和科学报告，覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告及病历记录等。它确保报告严格符合HIPAA、FDA、ICH-GCP等全球监管标准，并强制集成AI生成的科学图表，极大地提升了文档的科学性和可读性。适用于医疗研究、学术发表和医疗合规管理。
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scikit-survival：生存时间分析库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的专业 Python 库，用于进行生存分析和时间-事件建模。它专门处理存在审查数据的场景（如右删失数据），支持拟合 Cox 比例风险模型、随机生存森林和梯度提升模型等多种先进模型。用户可以利用库中的指标（如C-index）评估模型性能，适用于生命周期分析、临床研究和可靠性工程等领域。
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Clari营收分析与仪表板

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流用于构建基于Clari导出的数据的深度营收分析仪表板。它能够计算关键指标，如预测准确性、销售线索覆盖率和代表业绩变动，帮助财务分析师和销售经理评估营收健康状况和预测可靠性。
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Clari预测变化监控系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个强大的解决方案，用于监控Clari中的关键预测变化。由于Clari缺乏全部数据的原生实时Webhook，本系统通过定时轮询数据导出并对比数据快照，实现精确的变更检测。它能计算出变化百分比，并通过Slack等平台触发即时告警，确保用户及时掌握收入预测或销售漏斗的重大变动。
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ClickHouse数据分析与查询

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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