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BigQuery 管道审计
bigquery-pipeline-audit
github/awesome-copilot
450
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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蒙特卡洛监控创建
monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
指导用户先完成请求与表信息验证,再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML,由 CLI 或 CI/CD 方式应用,避免直接创建监控。
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Monte Carlo 数据防护
monte-carlo-prevent
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
在修改 dbt 模型或 SQL 管道前,先展现 Monte Carlo 的数据观测上下文(表健康、血缘、告警、监控即代码),帮助开发者评估风险再动手。
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元数据和日志推送到Monte Carlo
monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产(包括元数据、数据血缘和查询日志),并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景,例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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dbt数据变更验证工作簿生成
monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更,生成“前”(生产环境)和“后”(开发环境)的对比查询,从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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历史事件与纪念碑关联搜索
geo-historical-monument
EverMind-AI/EverOS
131
本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件(如战役、重大日期)作为主要的搜索锚点,再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式,确保在进行地理和历史信息检索时,能准确捕捉事件背景。
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AnnData:单细胞注释数据结构
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
AnnData是一个专业的Python库,用于处理和分析注释化的矩阵数据,尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值(X)和多维度的元数据(obs, var等)。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集(如.h5ad、.zarr),是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
55
Arboreto是一个强大的Python库,用于从各种基因表达数据集(如单细胞或批量RNA-seq)推断基因调控网络(GRN)。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法,识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算,适用于大规模高通量转录组学分析。
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临床决策支持报告生成
clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
102
为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持(CDS)文档。该技能专注于基于证据的分析,包括生物标志物分层患者队列分析、带GRADE分级的治疗推荐报告。支持高级统计分析和专业格式输出,适用于监管申报和医学指南的撰写。
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上下文模式工程洞察面板
ctx-insight
mksglu/context-mode
136
本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘,为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点,并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。
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