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Python离散事件模拟框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

统计分析与假设检验指南

statistical-analysis

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

零样本时间序列预测模型

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

多领域科学数据库查询

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能能够连接并查询包含78个公共数据库的API接口，覆盖生物医学、物理科学、地球科学、经济学等多个领域。用户可以通过查询基因、化合物、专利、气候数据或金融指标等，系统选择合适的数据库，执行API调用，并返回完整的原始JSON数据，实现跨学科的深度信息检索。

获取深度金融信号分析

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RKiding/Awesome-finance-skills

该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。

金融时间序列预测与分析

alphaear-predictor

RKiding/Awesome-finance-skills

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。

Apify核心存储与工作流管理

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本工具提供对Apify核心存储（数据集、键值存储和请求队列）的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作，实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排（例如：爬取→转换→导出）。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。

Clari预测变化监控系统

clari-webhooks-events

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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。

Hex项目编排与数据流水线

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本技能提供了将Hex项目集成到外部数据管道的核心机制。它允许用户通过API从外部工具（如Airflow、Dagster）程序化地触发、监控和管理Hex项目。用户可以实现参数化运行、执行多步骤的ETL工作流，并处理状态轮询和错误管理，适用于生产环境的数据编排。

Bright Data爬虫成本优化与管理

brightdata-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在帮助用户优化 Bright Data 的爬取服务成本。提供了详细的成本估算模型、缓存策略和使用量监控代码，指导用户在进行大规模网络数据采集时，选择最合适的产品和最佳的预算管理方案。

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