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Power BI报告审计与评估

review-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能提供了一套结构化的Power BI报告审核流程，覆盖报告的整个生命周期。它能评估报告的有效性、用户使用率、数据性能和结构完整性。系统将生成一份包含优先级别发现和具体建议的报告，帮助用户判断报告是否值得维护、优化或淘汰，确保数据资产的价值最大化。
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语义模型全生命周期管理

semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南用于管理Power BI/Analysis Services表格模型（语义模型）的整个生命周期。它提供了一套最佳实践和工具链（命令行、TOM、TMDL），用于指导模型的设计、构建、优化、刷新和审计。适用于需要进行高级模型操作、性能调优或确保数据质量的场景。
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数据模型命名规范化

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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这是一个用于Power BI语义模型（TMDL）的交互式工作流，用于审计和标准化命名规范。它确保了表、列、度量值等元素遵循一致、易读且与业务对齐的标准。该工具强调在修改前收集业务上下文，并能执行复杂的跨文件引用更新，维护数据完整性。
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使用DAX实现内嵌SVG图表

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能指导用户通过DAX度量值返回SVG标记字符串，实现在Power BI报告中内嵌丰富的图形化元素。用户可以将复杂的图表（如燃尽图、仪表盘、进度条等）作为图片嵌入到表格、卡片或矩阵等标准视觉对象中，实现高度定制化的数据可视化，并推荐了使用UDF库的最佳实践。
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表模型编辑器命令行工具

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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该命令行工具是一个跨平台、自包含的二进制文件，用于管理、验证和部署语义模型（如BIM/TMDL）。它允许用户在终端环境中执行复杂的模型操作，包括脚手架、检查、编辑DAX、运行BPA、查询和刷新模型，是实现CI/CD流程和自动化数据工作流的关键工具。
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表模型编辑器文档与配置指南

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南提供了使用 pbi-search 命令行工具搜索多元化BI文档（包括TE文档、DAX指南、Power BI等）的方法。同时，它详细介绍了表模型编辑器（TE）的关键配置文件（如.tmuo、Preferences.json）的结构和用途，帮助用户进行高级数据建模和部署配置。
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表格编辑器2 CLI参考手册

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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本手册详细介绍了表格编辑器2（TE2）的命令行接口（CLI）使用指南。它提供了完整的语法和使用示例，用于自动化数据模型的管理。主要功能包括模型部署到XMLA端点、执行C#脚本、运行最佳实践分析（BPA）、模式校验和CI/CD集成，适用于Windows环境下的数据模型自动化流程。
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TMDL文件编写与编辑指南

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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提供关于在PBIP项目中直接编写和编辑TMDL（表模型定义语言）文件的专业指导。当无法使用专业工具（如Tabular Editor CLI或Power BI Desktop）时，适用于快速进行文本级的修复（如描述、格式字符串或添加度量值），尤其是在Git工作流或手动调整场景。
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C级高管咨询总纲

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alirezarezvani/claude-skills
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此总纲是C级高管咨询角色的核心路由索引，用于管理复杂的企业决策流程。它覆盖了14个核心C级职能部门（CEO、CFO、CTO等），以及会议、入职流程和跨领域战略制定。旨在指导用户在战略规划、公司治理和复杂决策制定过程中，找到最合适的入口和方法论。
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AI协作过程证据分析器

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alirezarezvani/claude-skills
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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
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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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实验设计规划工具

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具用于指导用户在数据收集前规划实验设计，帮助选择最合适的实验结构。它可以指导随机化、分组或因子实验设计，确保结果具备可解释性。适用于科学研究的初期规划、受试者分组分配或响应面优化等场景。
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