Great Expectations 数据验证管道
使用 Great Expectations Python 库验证数据质量。将期望定义为数据的单元测试,运行验证套件,并生成人类可读的数据质量报告。
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使用 Great Expectations Python 库验证数据质量。将期望定义为数据的单元测试,运行验证套件,并生成人类可读的数据质量报告。
SkillHub skill
QDII LOF 折溢价监测与套利数据抓取,一键生成可交互估值溢价面板
interactive-viz专用技能,帮助AI Agent高效完成相关任务。
接收JSON/CSV/API数据,按模板生成含数据叙事、表格和图表规范的报告,支持Markdown/HTML/PDF输出。
Set up, audit, and debug analytics tracking implementation — GA4, Google Tag Manager, event taxonomy, conversion tracking, and data quality. Use when building a tracking plan from 当用户需要处理相关业务场景时使用。
从研究数据生成用户画像,创建用户旅程地图,规划可用性测试方案,将研究发现综合为可执行的设计建议。
管理 dbt Core 和 dbt Cloud API 工作流,用于基于 SQL 的数据转换。处理模型血缘关系、增量构建和数据质量测试,并集成 Great Expectations。
OpenMeter 是一个开源的使用计量、授权和计费工作流平台。当您需要跟踪 API 或 AI 使用事件、定义计量器并将该使用数据连接到限制、计划或面向客户的报告时,它非常有用。
使用DuckDB进程内数据库引擎在本地文件(CSV、Parquet、JSON)上运行分析SQL查询。支持无需服务器即可直接从磁盘上的平面文件进行快速OLAP风格分析。
严格对账并合并微信、支付宝原始账单,依据现有钱迹账单的字段和分类生成可导入的 CSV/XLSX,同时合并退款、排除交易关闭记录、审阅疑似重复并保留血缘校验。用于每月合并账单、转换钱迹格式、自动归类或检查漏单。
「主要经济体对比」单指标数据速查 Skill,隶属国家数据速查系列(母版 z-cn-data-radar)。专注该指标的最新值查询、往年历史罗列、同比/环比对比、口径百科、异常预警、跨指标联动与结果导出;复用母版方法论,联网优先+快照兜底,绝不编造数据。
Miller (mlr) 是一个命令行工具,用于查询、整形和重新格式化名称索引数据,如 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines。它将 awk、sed、cut、join 和 sort 的功能整合到一个专为结构化数据处理而构建的单一工具中。
Manage visualization best practices operations. Auto-activating skill 当用户需要处理相关业务场景时使用。
GoatCounter 是一个开源的分析平台,用于隐私友好的页面浏览跟踪、引荐报告和轻量级网站统计。它可以作为托管服务或自托管使用,并支持 JavaScript、后端 API 和日志文件驱动的摄入路径。
使用基于OpenCV的晶格检测和形态学变换的Camelot-py进行智能PDF表格检测和提取。处理旋转表格、合并单元格和跨页表格。
Cricket数据专用技能,帮助AI Agent高效完成相关任务。
导入客户前扫描与库内/批次内疑似重复记录,支持合并提示。当用户要重复客户检测、导入查重、客户去重时使用。
网站更新监控通知
识别财务模型更新触发事件(财报发布、指引变更、宏观数据更新),插入新季度实际数据并更新预测假设。
查询网站月访问量、渠道来源、国家、关键词、参与度与排名估值,用于自身和竞品流量结构对比。
Apply Carlota Perez's Technological Revolutions and Financial Capital framework to diagnose which phase a technology revolution or asset boom is in (irruption, frenzy, turning point, synergy, maturity…
OpenReplay 是一个开源的会话重放套件,您可以自行托管。它捕获用户会话中的网络活动、控制台日志、JS 错误、存储状态和性能指标,以帮助更快地重现问题并迭代产品。
执行Apify云演员进行结构化网络爬取,并自动将数据集导出到S3。支持演员输入模式验证和基于webhook的运行完成通知。