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Power BI 模型连接与管理

connect-pbid
data-goblin/power-bi-agentic-development
412
该技能利用PowerShell和TOM/ADOMD.NET连接本地Power BI桌面模型。它支持模型枚举、执行DAX查询、元数据修改（包括表、度量值、关系）和查询跟踪。当无法使用外部工具时，专用于管理和修改模型底层结构。
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Power BI报告生成工作流

create-pbi-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
186
本技能提供了一个完整的Power BI报告创建工作流，使用pbir命令行工具实现从零到一的报告搭建。它涵盖了语义模型发现、设计简报制定、可视化元素布局、数据验证和最终发布等所有步骤，旨在自动化整个商业智能报告的生成过程，确保报告的专业性和一致性。
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Power BI报告设计最佳实践

pbi-report-design
data-goblin/power-bi-agentic-development
397
本指南是Power BI报告设计的权威规范，涵盖了设计身份、视觉层级、配色准则、图表选择和可访问性等多个维度。核心原则是：报告必须专注于回答具体问题，将重点放在数据有效性和信息传达上，而非仅仅追求美观，以避免设计松懈和认知负担。
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Power BI增强报告格式参考

pbir-format
data-goblin/power-bi-agentic-development
96
本技能提供Power BI增强报告（PBIR）的JSON格式和结构化元数据参考。内容详细介绍了报告组件（如视觉对象、页面、主题、书签）的底层结构和复杂的格式化规则。掌握该知识可理解和操作Power BI报告的内部工作机制，确保操作符合严格的技术规范。
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Power Query M表达式管理

power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
99
本指南深入讲解了在语义模型分区中使用Power Query M表达式的最佳实践。内容涵盖了如何编写、优化和验证表达式，重点包括保持查询折叠以提高性能，进行早期行过滤和列剪枝，以及利用Power Query API进行数据验证和调试。
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Power BI Python可视化脚本生成

python-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
335
本技能指南详细介绍了如何在Power BI中使用Python（如matplotlib和seaborn）生成高级、静态的自定义可视化图表。内容涵盖了完整的脚本编写流程、数据注入机制、最佳实践和功能限制，帮助用户在报告中实现复杂的图表展示和数据分析。
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Power BI中的R语言可视化

r-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
424
本指南详细介绍了如何在Power BI报告中使用R语言（主要基于ggplot2）创建可视化。用户可以通过执行R脚本，将统计学级别的专业、静态图表嵌入到报告中。它涵盖了完整的流程，包括添加视觉组件、编写脚本、注入代码到PBIR，并提供了最佳实践和限制说明，确保产出高质量的报告图表。
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语义模型刷新与管理

refresh-semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
405
本技能提供了管理和控制Power BI/Fabric语义模型刷新周期的完整解决方案。用户可以利用API和CLI调用执行全量刷新、数据级刷新、计算级刷新等多种模式，实现对数据加载、模型重算和性能故障排除的精确控制，确保数据时效性和模型完整性。
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语义模型设计与开发

semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
237
提供全面的语义模型（如Power BI/Analysis Services）全生命周期管理指导。适用于模型的设计、构建、优化、刷新和审计。它指导用户遵循最佳实践，涵盖关系管理、度量值创建、模型性能优化（如尺寸优化、Direct Lake设置）等，确保所有模型变更都通过最合适的工具链（te CLI, TOM, TMDL）进行。
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实验设计规划与分析

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
378
实验设计规划工具，用于在数据收集前指导研究设计流程。涵盖了因子设计、分组、交叉设计（Crossover）和实验设计（DOE）等多种方法，并能生成可重复的随机化布局。核心目的是帮助用户构建严谨的实验结构，确保数据可解释性，从而支持可靠的因果关系推断。
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统计功效与样本量计算

statistical-power
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
本技能提供全面的研究设计工具，用于计算所需的样本量、最小可检测效应（MDE）和统计功效。它支持闭式公式统计测试（如t检验、ANOVA）和高级模拟设计（如混合模型、逻辑回归）。适用于研究规划、撰写伦理审批协议或为科研基金申请提供样本量依据。
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跨框架案例库构建

crossframe-casebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
304
该技能用于将原始、非结构化的材料（如聊天记录、项目复盘、公共争议）转化为标准化的案例库条目。它负责抽取案例的关键要素，包括事实边界、机制链、责任链和可复用概念，确保知识的沉淀和复用性。它是一个强大的知识管理工具，用于专业分析和模式识别，而非提供即时建议。
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