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共 552 个技能

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深度分析数据追踪与衡量

coreyhaines31/marketingskills

本技能提供了一套完整的分析数据追踪和衡量框架。它指导用户从业务决策出发，定义可执行的关键事件和指标，涵盖了从事件命名规范、UTM参数设置到使用GA4和GTM等主流工具的具体实操方法。适用于需要进行营销效果评估、产品漏斗分析或优化数据采集系统的场景。

新闻情绪分析与简报引擎

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该引擎能从多个RSS源（如TechCrunch、The Verge）汇集新闻，并利用AI技术（Claude）进行情绪分析。它能根据行业影响力和重要性对文章进行排名，生成结构化的摘要和评论，是撰写日常科技/AI简报和监控市场变化的高效工具。

期权资金流分析器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

分析期权链数据，区分真实交易与彩票式投机合约，生成更可靠的认沽认购比、异常检测和到期结构分析，适用于自选股、板块和事件驱动标的。

通用学术深度研究助理

Imbad0202/academic-research-skills

这是一个由13个智能体组成的通用学术研究管道，可用于任何主题的深度学术研究。它覆盖了整个研究周期：从提炼精准研究问题、设计研究方法，到系统文献检索、跨源综合分析、偏见评估、元分析，最终生成符合APA 7.0标准的完整报告。适用于需要深入、严谨和可验证知识的学术研究人员。

专利现有技术与布局分析

alirezarezvani/claude-skills

这是一个专业的专利前沿技术和市场布局分析工具。它不会进行通用搜索，而是强制用户提交具体的用途（如新颖性搜索、可自由运营性分析等），并在多个权威专利数据库进行检索。最终输出包含详细的技术分析、风险标记和战略建议的报告。

混合研究路由与专家分析系统

alirezarezvani/claude-skills

这是一个高级研究总控器，能够智能识别用户查询的意图。它首先通过混合路由机制，将查询精确分配给相应的专家模块（如趋势分析、科研基金、学术文献、专利或企业背景调查）。如果无法匹配，则执行全面的通用研究工作流，最终生成包含引文和审计日志的结构化报告。

脑成像数据结构标准管理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能用于处理脑成像数据结构（BIDS）标准数据集。它支持组织包括MRI、EEG、MEG、PET等多种模态的神经科学和生物医学研究数据，包括数据验证、DICOM格式转换、编写元数据侧车文件，以及创建符合BIDS标准的衍生数据。是科学研究人员准备数据用于大型存储库和论文发表的关键工具。

数据库表数据比对与校验

sql-server-table-reconciliation

github/awesome-copilot

本工具用于比较两个不同SQL Server实例（如生产与测试环境）中的同名表。它能高效检测出缺失的行、多余的行、表结构漂移（Schema Drift）和数据不匹配项。利用Python和Apache Arrow进行快速列式数据传输，生成详细的核对报告，是数据迁移和ETL流程验证的必备工具。

OpenViking手动同步与召回

volcengine/OpenViking

本技能用于执行OpenViking系统的手动同步和记忆召回操作。它通过用户输入特定的操作前缀（如`ov dream`或`ov recall <查询>`）来触发，用于同步聊天记录或查询历史知识，而无需将其视为正常的对话流程。适用于数据流水线操作和知识库管理。

智能体工作簿：公式计算与数据分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供了一个代码优先的运行时环境，用于处理电子表格式的业务逻辑。它允许智能体通过API（MCP）和JSON工作簿，对复杂公式进行确定性计算和数据验证，从而避免了直接操作Excel或浏览器UI的困难。适用于预算模型、报价计算和数据校验等场景。

Pacsomatic流程管理工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能是用于执行匹配的肿瘤-正常样本基因组分析的完整工作流管理工具。它负责处理输入验证、生成符合pacsomatic标准的样本表和可复现的启动工件（如params YAML、启动脚本），并支持在本地或集群调度器（Slurm, LSF等）上执行任务。是用于准备、运行和排查复杂生物信息学流程的理想选择。

PDF转换智能路由器：结构化数据提取

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在作为PDF转换的智能路由器。它不会执行简单的文本提取，而是首先分析PDF的类型（如扫描件、医疗报告、表格密集型）和目标格式。然后，它会选择最佳的转换工具和参数组合，以确保数据结构、表格和标签值等信息的保真度和可读性，适用于任何需要高精度、结构化数据提取的复杂场景。

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