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搜索 c-pro ，共找到 145 条记录
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PubMed 数据访问

pubmed-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
358
通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。
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UniProt蛋白数据库API

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
495
通过 UniProt REST 接口，支持蛋白搜索、FASTA/注释获取、标识符映射以及大批量数据流式下载，方便程序化处理蛋白信息。
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数据质量审计与分析工具

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
358
这是一个专业的、全面的数据集质量审计工具。它能够系统地评估数据集的完整性、一致性、准确性和有效性。功能包括数据分布剖析、缺失值分析、异常值检测和计算数据质量分数（DQS），并提供可执行的修复方案和实时监控设置。
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Excel 数据仪表板构建

officecli-data-dashboard
iOfficeAI/AionUi
217
从 CSV 或表格数据自动生成 Excel 仪表板，输出一个 .xlsx，含数据表与公式驱动的仪表板页，图表、KPI、条件格式均随数据变化自动更新，适合 KPI 报表与执行摘要。
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Mixpanel自动化产品分析

mixpanel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
322
这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。
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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
437
该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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Arize 实验生命周期管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
50
本技能提供一套完整的命令行工具，用于管理Arize平台上的机器学习实验。用户可以执行实验的创建、列表查询、元数据获取及详细运行结果导出。它支持将实验与特定数据集关联，适用于模型评估和性能对比分析，实现完整的ML实验流程管理。
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Arize数据集管理工具

arize-dataset
github/awesome-copilot
454
该技能提供全面的命令行接口，用于管理Arize数据集的整个生命周期。用户可以使用它来执行数据集的创建、读取、元数据查询和批量导出操作。它适用于需要版本控制和评估的机器学习实验和模型验证场景，支持CSV、JSON等多种数据格式。
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GA4 数据自动化工具

google-analytics-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。
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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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