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分类模型构建

building-classification-models
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347
通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。
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自动化机器学习流程

building-automl-pipelines
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297
分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。
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专家级商业分析与数据策略

business-analyst
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401
该技能模拟了一位专家级商业分析师，专注于将复杂的业务数据转化为可执行的战略洞察。它涵盖了现代商业智能（BI）、AI预测建模、KPI/OKR框架设计、财务分析和流程优化等多个领域。适用于需要进行数据驱动决策、构建业务指标或制作高层报告的场景。
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基础设施指标采集

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自动配置 Prometheus、Datadog 或 CloudWatch 等平台的计算、存储、网络、容器、负载均衡和数据库指标采集，并汇总可视化界面用于性能监控与容量分析。
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混沌工程实验指导

conducting-chaos-engineering
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指导设计混沌工程实验，依据目标选择 Chaos Mesh、Gremlin、Toxiproxy 或 AWS FIS 等工具模拟故障、注入延迟、监控指标，并分析结果提出提升服务韧性的建议。
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数据可视化生成器

creating-data-visualizations
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根据数据结构自动挑选合适图表并生成清晰视图，适用于需要可视化展示、分析趋势或讲解指标的场景。
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性能回归识别器

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在持续集成/持续交付流水线中自动分析关键性能指标，基于历史基线与阈值检测响应时间或吞吐量的性能回归，帮助在发布前及时发现瓶颈并生成报告。
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专业DevOps故障排除指南

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本指南是深入的DevOps运维故障排除资源，涵盖了现代可观测性实践（如日志、指标、追踪）、Kubernetes和容器故障排查、复杂网络诊断、CI/CD流程优化以及多云平台问题解决。适用于进行系统根因分析、提升系统可靠性，解决复杂的跨领域运维问题。
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智能故障诊断与根因分析

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这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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Fireflies AI会议搜索与分析

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该工作流提供全面的会议知识库管理能力。用户可以根据关键词和日期搜索历史会议记录，利用AskFred AI进行自然语言提问，获取会议关键结论。同时，它能聚合总时长、行动项、热点关键词等核心数据指标，生成详细的会议分析报告，高效提升知识复用效率。
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会议智能数据管道架构

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这是一个基于事件驱动的会议智能系统架构参考，用于构建企业级的会议分析平台。该流程详细描述了从多源会议（如Zoom, Teams）录制，到通过Webhook接收转录数据，再到异步处理出结构化行动项、关键指标和分析报告，并与CRM系统同步的完整技术流程。
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多指标交易信号生成器

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该工具是一个多指标信号生成系统，它利用RSI、MACD、布林带等多种技术指标，为指定资产生成综合的买入/卖出信号。系统提供信号强度、置信度和风险管理建议，旨在帮助用户分析加密货币或股票市场，从而识别最佳的交易入场和退出时机。
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