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零售需求与库存预测

inventory-demand-planning
sickn33/antigravity-awesome-skills
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为多店零售商提供需求预测、安全库存、补货计划、促销提升估算及ABC/XYZ分级，融合统计方法与机器学习特征工程，帮助在服务水平与库存成本间保持平衡。
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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
142
这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容，并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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ClickHouse数据导入与管道构建

clickhouse-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
本教程提供了一套构建ClickHouse数据摄取管道的完整解决方案。它涵盖了从多种来源（如HTTP Webhooks、Kafka、S3等）导入数据的最佳实践。内容详细展示了如何实现数据批处理、去重（使用ReplacingMergeTree）以及系统监控，确保数据流的稳定性和可扩展性，适用于构建大型实时数据分析系统。
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ClickHouse数据模型设计

clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎，如何设计ORDER BY键以优化查询速度，以及如何利用分区（Partitioning）管理大规模数据，适用于构建数据仓库和分析系统。
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安全实现Foundry Webhook事件处理

palantir-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何为外部系统实现对Palantir Foundry的Webhook事件处理。它涵盖了从通过API注册Webhook、执行签名验证（防止重放攻击），到实现事件类型路由和使用Redis保证幂等性处理的完整流程。适用于需要实时响应Foundry Ontology对象变更、数据集更新或构建完成的自动化数据工作流。
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雪花数据库可靠性模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了在Snowflake环境中实现生产级可靠性模式的全面指导。涵盖了时间旅行（Time Travel）进行点时恢复、跨区域数据库复制、用于灾难恢复的账户故障转移组，以及应用层面的弹性代码实现（如连接故障转移逻辑）。适用于构建容错、高可用性的数据管道和数据仓库。
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Bilig工作簿：自动化表格计算

bilig-workpaper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。
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实验设计方法

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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在数据收集前规划实验：选择设计类型，进行随机化、区组化，并生成可复现的DOE试验布局，避免混杂与伪重复，确保结果可解释。
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SaaS SSO令牌滥用威胁狩猎

hunting-saas-sso-token-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南用于威胁猎捕，专注于检测被盗的会话Cookie和OAuth/PRT令牌的重放攻击（T1550.001）。它教导如何关联分析Microsoft Entra ID和Okta的系统日志，从而发现跨越多个IP地址、异常ASN或无法解释的旅行轨迹，是进行钓鱼或事件响应后调查的关键技能。
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AEJ实证研究重现包指南

aeja-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了为AEJ: Applied期刊准备可重现数据和代码重现包的强制性步骤和组件。它旨在确保提交内容符合严格的AEA数据和代码可用性政策，内容包括数据来源、主执行脚本和版本控制，强调该包必须在分析过程中持续构建，而非在接受阶段完成。
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经济学理论与模型整合指南

aeja-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套实证经济学论文的理论模型整合方法论，特别适用于要求“经验优先”的学术期刊。它指导作者如何确保理论模型（如机制、福利声明或反事实）的作用是解释、深化或引导现有实证估计，而不是取代论文的核心发现或主导研究。核心原则是：理论必须服务于实证结果，不能喧宾夺主。
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