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综合统计分析工具
statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
59
提供从假设检验到专业报告的完整统计分析流程。支持选择合适的统计模型(如t检验、方差分析、回归分析),自动检查数据假设,计算效应量,并生成符合APA格式的学术报告,适用于学术研究和深入的数据探索。
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Python符号数学计算库
sympy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
62
SymPy是一个用于精确符号数学计算的强大Python库。它允许用户处理复杂的数学表达式,进行符号代数、微积分、方程求解、线性代数和物理模型构建。适用于科学计算、工程建模和高等数学研究,避免了浮点数精度误差。
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金融时间序列预测与分析
alphaear-predictor
RKiding/Awesome-finance-skills
132
该技能使用Kronos模型执行先进的金融时间序列预测。它首先生成量化基础预测,然后结合新闻情感分析进行调整和优化,是需要获取可操作市场洞察的金融专业人士的必备工具。
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Clari营收分析与仪表板
clari-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
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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ClickHouse诊断数据采集
clickhouse-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集ClickHouse的综合诊断数据,包括系统指标、查询日志、合并状态和磁盘使用情况。该功能适用于性能故障排查、准备技术支持工单或调查复杂的数据库基础设施问题,确保提供完整的诊断证据。
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ClickHouse快速上手与数据分析
clickhouse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码(TypeScript)插入结构化事件数据,以及执行核心分析查询(如计数、分组、唯一用户统计)的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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金融信号追踪与演变分析
alphaear-signal-tracker
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能提供了一个强大的框架,用于追踪和更新金融投资信号。它能系统性地评估新市场信息(如突发新闻或价格变动)对现有投资信号的影响。系统将判断信号是增强、减弱、证伪,还是保持不变,为复杂的金融决策提供持续、可靠的信号验证。
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导演-电影-演员三角定位法
actor-euro-triangulation
EverMind-AI/EverOS
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这是一种高级的推理技术,用于通过关联三个领域——导演信息、电影特征和演员生平细节——来间接定位和识别不为人知的演员。当直接搜索无法奏效时,该方法利用导演的代表作或电影背景作为切入点,实现身份的交叉验证和最终确认。
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异步语音转录与智能分析
assemblyai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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基于AssemblyAI的综合异步转录工作流,用于处理音频或视频文件。该功能提供强大的音频智能分析能力,包括说话人分离(Diarization)、情感分析、实体识别、内容安全审核、话题分类和敏感个人信息(PII)脱敏。适用于会议记录、访谈和大规模语音内容处理场景。
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Bright Data数据采集模式
brightdata-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了生产级的Bright Data代理集成模式,用于构建稳定可靠的网络爬虫。内容涵盖了代理客户端配置、实现带重试机制的请求逻辑、会话IP管理,以及使用Cheerio和Python进行HTML数据解析,适用于任何需要大规模数据采集的场景。
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社交媒体缺陷报告聚类
bug-clustering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能是内部流程,用于处理原始的X/Twitter帖子,将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类,最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。
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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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