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PDF智能分析与深度洞察
meta-pdf-intelligence
opensquilla/opensquilla
81
这是一个高级工作流,用于对PDF文件进行深度、多维度的分析。它支持从单个文档总结到跨多个文档的对比,并能根据用户提供的摘录和文件路径进行证据追踪。无论是提问、比较还是消化内容,都能提供结构化、可追溯的综合报告。
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电子表格业务洞察生成
meta-spreadsheet-insight
opensquilla/opensquilla
385
该技能能够将整个Excel工作簿转化为深入的业务洞察。它系统地读取所有数据,进行结构化的趋势和异常点分析,并将完整的分析结果写入一个新的“洞察”工作表,同时将关键的KPI持久化存储到记忆中,非常适用于商业数据复盘和分析。
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多引擎统一网络搜索查询
multi-search-engine
opensquilla/opensquilla
481
提供一个统一的CLI接口,能够同时查询多个主流搜索引擎(如Bing、Baidu、DuckDuckGo等)。它能聚合来自不同来源的结果,并将其标准化为统一的JSON结构,非常适用于深度研究、事实交叉验证或比较不同搜索引擎的覆盖度。
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结果数据绘图成PDF
paper-plot-stub
opensquilla/opensquilla
290
该工具用于读取包含x轴和两条结果曲线(基线和模型自身)的CSV文件。它使用matplotlib库生成双线图,并将结果图表保存为PDF格式。适合用于科学论文的结果展示和对比分析。
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JSON转BibTeX参考文献
paper-refbib-stub
opensquilla/opensquilla
111
本工具用于接收来自多搜索引擎的JSON格式搜索结果,并自动将其转换为最小化的BibTeX格式文件。它会生成标准化的@misc{}条目,适用于演示和快速生成论文参考文献列表。
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学术论文资料来源整理
paper-source-curator
opensquilla/opensquilla
265
本工具用于处理原始的搜索结果和文献引文,为长篇学术论文生成结构化的来源资料包。它将来源分为主要、支持和排除三类,确保综述的可靠性、广度和方法论的严谨性,是学术写作工作流的关键辅助。
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电子表格公式助手
spreadsheet-formula-helper
ComposioHQ/awesome-codex-skills
158
这是一个专业的电子表格公式编写与调试工具。它能帮助用户创建和优化复杂的公式、数据透视表和数组公式,支持Excel和Google Sheets等多个平台。该工具不仅提供详细的工作示例,还能检查各种边缘情况(如空行、数据类型混用),确保公式的可靠性和跨平台兼容性。
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Power BI最佳实践规则专家顾问
bpa-rules
data-goblin/power-bi-agentic-development
224
本技能提供Power BI语义模型的最佳实践分析器(BPA)规则生成专家指导。它通过交互式问答和模型深入调查,收集组织标准、模型结构和业务目标,最终为用户生成定制化的数据治理和验证规则,实现模型质量的提升。
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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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语义模型依赖关系追踪
lineage-analysis
data-goblin/power-bi-agentic-development
112
本工具用于追踪语义模型在Fabric工作区中的下游依赖关系。它能帮助用户进行影响分析、审计连接的报告,或绘制跨工作区的依赖图,确保在修改任何数据源模型前,了解所有受影响的报表和数据消费者。
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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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