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matrix

通过通用组合分析控制多维度轴上的组合爆炸。选择最小覆盖集、生成执行计划,并在测试/部署/用户体验/风险/兼容性之间进行优先级排序。不生成代码。适用于范围界定多轴

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离职率多维分析报告

离职率多维分析报告:按部门/司龄/职级/绩效/薪酬分位→离职率穿透分析+离职原因归因+预警模型。支持自然语言或直接上传文件;缺少动态口径时提示核验,不编造结果。

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全球AI行业快讯新闻

通过调用 AIBase 官方技能接口(https://mcpapi.aibase.cn/skill/ai/news?keyword=openai)获取 news.aibase.com(及其中/英/繁/日文版本)的最新 AI 行业资讯。当用户提出"帮我看看AI资讯"、"最新AI新闻"、"AI日报"、"AIBase的新闻"、"AI圈发生了什么"、想要获取/汇总/翻译/筛选最近的AI新闻列表时,都应使用…

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薪酬竞争力分析器

计算薪酬CR值(实际薪酬/市场中位值),判断竞争力水平。CR值反映工资条薪资水平的市场竞争力。此技能为蚂蚁工资条出品。

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personu_441b0ae9No key required

网页变更监控与到价提醒

面向电商运营、采购、竞品分析与个人囤货用户,教你怎么用网页变更检测工具对指定 URL 做差分监控、设置触发条件与多渠道告警,第一时间捕捉价格变动、库存补货与内容更新。

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personu_d4b8e350No key required

deepchem

具有多样化特征化器与预构建数据集的分子机器学习。当你需要丰富的特征化选项和 MoleculeNet 基准,并希望用传统 ML 或 GNN 做属性预测(ADMET

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personu_d4b8e350No key required

溪流

设计 ETL/ELT 管道、可视化数据流、选择批处理/流处理方法以及构建 Kafka/Airflow/dbt 系统

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personu_098969e9Requires API key

股权激励查询

用 Cue 查询和分析上市公司股权激励计划——基于市面上最全的股权激励数据库(2015年至今10年+历史覆盖),独家特有数据源,查询历史方案要素、实施效果、同行竞品对比,用真实数据评估激励方案的竞争力与合理性。

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personu_d197a013Requires API key

企业信息查询

企业信息查询 - 天眼查/企查查/爱企查数据查询(Bloomberg 终端中国版)

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智能财务分析报告生成器-蚂蚁工资条

智能财务分析报告生成器-蚂蚁工资条,零门槛生成专业级财务分析报告,自动核算四大能力24项核心指标,15项风险预警扫描,12大行业基准对标,输出财务专业版+管理者精简版双报告。配套人力成本自动核算工具,从报表到人效闭环分析。

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personu_9a8b2b9cNo key required

物业/安保用工成本分析报告

物业/安保用工成本分析报告:物业/安保行业人均用工成本构成分析(工资/社保/公积金/福利/管理)+行业对标+降本建议。支持自然语言或直接上传文件;缺少动态口径时提示核验,不编造结果。

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personu_9a8b2b9cNo key required

HR数据异常检测与预警

HR数据异常检测与预警:自动监测HR数据的异常波动(如突然大量离职/加班激增/社保基数异常)→预警通知。支持自然语言或直接上传文件;缺少动态口径时提示核验,不编造结果。

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personu_2271a35aNo key required

九步决策思维

把用户嘴里零散的抱怨和反馈,自动变成一张清晰的作战地图——告诉你先做哪个功能、为什么必须现在做、投入多少最划算。 本技能融合了 9 大专业方法论(生成式 VOC / 六西格玛聚类 / FACT 结构化分析 / 麦肯锡情绪痛点评分 / JTBD 待办任务理论 / 三真分析框架 / NEO 需求结构 / KANO 模型 / 产品机会地图),通过 7 步递进式分析流水线,从用户原声到最终决策,每一步的…

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data-labeling

使用人工标注工具、半自动化流水线、主动学习和编程式弱监督,建立并管理数据标注工作流。

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人力成本预测模型

蚂蚁工资条出品 | 专业HR薪酬管理工具,让每一张工资条都清晰透明。预测未来人力成本。

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网络研究助手

一个提供网络研究和发现功能的综合模型上下文协议(MCP)服务器,包含13种工具用于搜索、爬取和分析网络内容。

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跨境竞品分析

对手为什么卖得好?教你做竞品拆解:定价结构、卖点话术、评价痛点、上新模式,找出你能抄能超的差异空位。

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薪酬公平性分析

薪酬公平性分析:内部公平性(同岗同酬)+外部竞争力(市场对标)+性别公平分析。支持自然语言或直接上传文件;缺少动态口径时提示核验,不编造结果。

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A 股数据获取与本地分析准备

基于 Tushare 用 Python 稳定获取 A 股行情、财务、因子的历史与实时数据,并整理成可回测、可分析的本地数据集。适合做量化研究数据准备、个人投资复盘与学术数据搜集的分析者。

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