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搜索 Wit AI ，共找到 91 条记录
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脑成像数据结构标准

bids
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
该技能提供处理神经科学和生物医学数据的综合工具，用于遵循BIDS标准来组织、验证、查询和转换多模态数据集。它适用于构建符合BIDS规范的目录结构，确保数据在分享或发表前的完整性，以及将原始DICOM扫描数据转换为标准格式。
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YouTube视频内容分析与字幕提取

youtube-full
alirezarezvani/claude-skills
383
本工具提供全面的YouTube内容分析能力，支持提取视频字幕、搜索视频、浏览频道和监控新上传内容。它能通过专业的API，进行详细的字幕分析、内容总结和播放列表管理。适用于需要从视频内容中获取结构化数据，如研究人员、内容策略师和市场分析师。
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新闻市场AI综合智能分析

helium-mcp
ComposioHQ/awesome-codex-skills
63
该技能提供跨越金融和媒体的综合智能服务。用户可以搜索实时新闻，进行多维度媒体偏见分析，获取股票/加密货币的实时数据和AI预测，利用机器学习模型对期权进行定价，并综合生成关于当前事件的平衡视角。适用于深度研究、投资分析和媒体信息核查。
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模拟实验数据生成器

paper-experiment-stub
opensquilla/opensquilla
184
这是一个用于论文写作工作流的演示级模拟实验生成器。它接收一个主题短语，并根据该主题计算出一个唯一的哈希值，稳定地生成一个包含模拟实验结果的CSV文件。主要用于用户原型设计和测试论文的结构和格式，无需真实的科学数据支持。
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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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仪表盘规格书生成器

dashboard-brief
mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能可以将模糊的业务问题或监控需求，转化为一份完整、结构化、可直接落地的仪表盘规格书。它指导用户定义关键指标、图表类型、轴线、筛选器和最佳布局，为数据工程师和BI开发者提供清晰详尽的构建蓝图。
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近期舆情与信号分析

last-30-days-research
mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个专业的信号情报工具，用于搜集和分析任何主题过去30天内真实的公众情绪和用户反馈。它跨平台（Reddit、X、网页）进行系统性搜索，并输出结构化报告，包括共识、主要痛点、积极信号和信号置信度，帮助用户快速掌握市场或社区的真实脉搏。
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使用OpenCTI建模网络威胁

modeling-threats-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。
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Windows取证神器：证据解析与时间线构建

parsing-artifacts-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具集专为数字取证和事件响应设计，能够解析Windows系统中的各类关键神器（如MFT、注册表、Prefetch、ShellBags等）。它将原始的、复杂的证据数据转化为结构化的CSV/JSON格式，便于分析师导入时间线工具，建立全面、可追溯的事件链和时间线。
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数据管道性能故障诊断

monte-carlo-performance-diagnosis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用多平台观测数据，帮助诊断数据管道的性能瓶颈、运行缓慢的任务和高成本查询。它采用分层调查方法，从发现问题到确定影响的表，再到深入挖掘根本原因和趋势，找出导致性能下降的原因。
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蒙特卡洛数据质量修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。
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