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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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Power BI 报告开发命令行工具

pbir-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
397
pbir CLI是一个用于探索、构建、管理、格式化和验证Power BI报告的全面工具。它允许开发者通过命令行与Power BI文件（如.pbir, .pbix）进行交互，涵盖了结构检查、数据模型查询、可视化生成和发布到Fabric等所有方面。该工具强调最佳实践和迭代开发流程，指导用户进行规范化的开发工作。
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Power BI增强报告格式参考

pbir-format
data-goblin/power-bi-agentic-development
96
本技能提供Power BI增强报告（PBIR）的JSON格式和结构化元数据参考。内容详细介绍了报告组件（如视觉对象、页面、主题、书签）的底层结构和复杂的格式化规则。掌握该知识可理解和操作Power BI报告的内部工作机制，确保操作符合严格的技术规范。
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Power BI中的R语言可视化

r-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
424
本指南详细介绍了如何在Power BI报告中使用R语言（主要基于ggplot2）创建可视化。用户可以通过执行R脚本，将统计学级别的专业、静态图表嵌入到报告中。它涵盖了完整的流程，包括添加视觉组件、编写脚本、注入代码到PBIR，并提供了最佳实践和限制说明，确保产出高质量的报告图表。
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语义模型刷新与管理

refresh-semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
405
本技能提供了管理和控制Power BI/Fabric语义模型刷新周期的完整解决方案。用户可以利用API和CLI调用执行全量刷新、数据级刷新、计算级刷新等多种模式，实现对数据加载、模型重算和性能故障排除的精确控制，确保数据时效性和模型完整性。
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Power BI命名规范标准化

standardize-naming-conventions
data-goblin/power-bi-agentic-development
475
这是一个交互式工作流，用于审计和标准化Power BI语义模型中的命名规范。它确保了表、列和度量值的名称符合人类可读性、业务一致性，并修正了技术前缀、缩写或不一致的命名模式，从而提升数据模型的可维护性和易用性。
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TMDL文件作者与语义模型管理

tmdl
data-goblin/power-bi-agentic-development
154
本技能提供TMDL（表型模型定义语言）文件的撰写和编辑指导，用于PBIP项目中的语义模型管理。适用于在无法使用专业工具（如Tabular Editor）时，对模型进行文本层面的修改，包括度量值、列定义、语法修正和对象嵌套规则的理解。
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AI协作过程证据分析器

collab-proof
alirezarezvani/claude-skills
281
本工具用于深入分析开发者与AI模型（如Claude）的协作过程，自动捕捉并结构化那些未被开发者主动记录的关键证据。它通过分析版本控制差异（git diff）和对话上下文，评估技术复杂度、识别决策分歧点，并量化AI的贡献，为项目回顾和知识沉淀提供系统化的依据。
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钉内/钉外工作提醒助手

ding
tanweai/pua
176
该助手提供一套批判性的工作框架，帮助用户区分公司内部的流程口径（钉内）与客观的真实证据和用户体验（钉外）。它指导用户将复杂的任务分解为“目标、验收标准、动作、证据、风险”等可验证要素，确保工作交付基于事实，而非仅仅依靠汇报的体感或流程的通关。适用于职场项目管理和状态汇报。
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实验设计规划与分析

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
378
实验设计规划工具，用于在数据收集前指导研究设计流程。涵盖了因子设计、分组、交叉设计（Crossover）和实验设计（DOE）等多种方法，并能生成可重复的随机化布局。核心目的是帮助用户构建严谨的实验结构，确保数据可解释性，从而支持可靠的因果关系推断。
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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
109
本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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统计功效与样本量计算

statistical-power
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
本技能提供全面的研究设计工具，用于计算所需的样本量、最小可检测效应（MDE）和统计功效。它支持闭式公式统计测试（如t检验、ANOVA）和高级模拟设计（如混合模型、逻辑回归）。适用于研究规划、撰写伦理审批协议或为科研基金申请提供样本量依据。
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