Scan to join WeChat grouppersonuser_3c6cb52eNo key required
dlt Python 数据加载工具
一个开源的Python库，使从API、数据库和文件中加载数据到结构化数据集变得简单且符合Python风格。dlt自动化模式推断、增量加载和数据规范化，支持DuckDB、BigQuery、Snowflake和Postgres等目标端。
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Skill Directory
AI Skill Directory
Browse curated skills with source links, package snapshots, README assets and install signals in one calm, searchable catalog.
personuser_c8cbc810Requires API key
店店通·零售连锁门店网络分析
面向零售连锁的市场、拓展与渠道团队，快速看清门店规模、业态结构、区域覆盖、竞争与候选点机会。
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personuser_3c6cb52eRequires API key
universal-scraping-architect
universal-scraping-architect专用技能，帮助AI Agent高效完成相关任务。
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personuser_fccf428bRequires API key
AI搜索引用域名报告｜简诗 AI
调用Enception API查询指定域名在Google AI Overview和ChatGPT中被AI搜索引用的次数，生成品牌引用报告。
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personuser_e02a09adRequires API key
亚马逊评论分析报告 · 一键生成VOC
亚马逊评论分析报告 Skill：一条指令走完采集到出报告的全流程， 生成 VOC、深度洞察、趋势、变体、竞品对比等类型的结构化报告并自动归档， 随时可回看历史报告或导出分享。Use when the user asks to generate an Amazon review report, VOC report, analysis deliverable, 评论报告、分析报告、VOC 报告、洞察…
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personuser_3c6cb52eRequires API key
Apify Actor Web Crawler
通过 Apify API v2 部署自定义 Apify Actors，使用 CrawleeJS 进行大规模网络爬取。利用 Apify 数据集存储、RequestQueue 和代理配置实现大规模分布式抓取。
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personuser_af163eaaNo key required
词云文本可视化（可交互视图）
当用户要做 词云、文本可视化、热词图、评论关键词、文章高频词、舆情词云时启用。输入文本或「词-频次」表，输出自包含词云 HTML（ECharts wordCloud 或 echarts-cloud），字号映射频次、可 hover。纯前端、跨平台。
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personuser_d0c0f066No key required
每日热点信息分析报告
Generate a daily hot topics analysis report (早盘版/morning session edition). This skill should be used when the user requests daily hot topic reports, morning market analysis, social media trend analysi…
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personuser_3c6cb52eNo key required
Maxun无代码网页数据提取平台
Maxun 是一个开源的无代码网页数据平台，可将任何网站转换为结构化、可靠的数据。它支持通过录制模式和基于大语言模型的自然语言模式进行数据提取，同时还具备爬取、抓取和搜索功能。凭借 15,000+ 的 GitHub 星标以及 SDK 和 CLI 接口，它能够处理从简单的页面抓取到复杂的自动化工作流等各种任务。
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personuser_3c6cb52eNo key required
Playwright 页面数据提取器
使用 Microsoft Playwright 的 Node.js API 来导航动态网页应用程序，拦截网络请求，并从 React/Vue/Angular 单页应用程序中提取结构化数据，具有自动等待策略。
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personuser_f1b049daNo key required
成交额趋势估算
用简单线性回归估算成交额趋势。当用户要线性回归预测、成交额趋势、ml-regression-simple-linear 时使用。轻量接入：点数拟合 → predict；不做完整机器学习平台。
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personuser_0210c829No key required
用户研究分析工具包
系统级用户研究与分析技能包（七层闭环）：定量/定性/实验/治理/激活/建模 + 全谱 UXR（可用性测试/信息架构/OST/竞争/伦理）+ 腾讯问卷联动 + 严格防幻觉报告引擎。
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personuser_113322ceRequires API key
视频号旅游宣传作品数据对比
逐条读取多个公开的视频号旅游宣传作品的播放和互动数据，输出同口径对比表、差异摘要和缺失数据说明。适合比较一批旅游宣传作品的播放、点赞、评论、收藏和分享表现。
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personuser_5410d8edNo key required
hts-school-data-analysis
This skill should be used when a school or institution needs to analyze data for Cognia accreditation self-assessment, continuous-improvement planning, or any structured school data analysis. It opera…
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personuser_fccf428bNo key required
经营数据透视表与汇总分析｜简诗 AI
Create pivot table creator operations. Auto-activating skill for Data 当用户需要处理相关业务场景时使用。
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personuser_3c6cb52eNo key required
Meltano 声明式 ELT 数据集成引擎
Meltano 是一个基于 Singer 规范构建的开源、以 CLI 优先的 ELT 平台。它通过 Singer taps 和 targets 提供声明式、代码优先的数据集成，包含 600 多个连接器，编排从 API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的数据移动。
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personuser_3c6cb52eNo key required
Polars Blazing-Fast DataFrame 查询引擎
Polars 是一个用 Rust 编写的超快速 DataFrame 库，支持 Python、Node.js 和 R 绑定。此技能使代理能够利用 Polars 进行高性能的数据操作、转换和结构化数据集的分析查询。
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personuser_3c6cb52eNo key required
Snowflake 查询优化器代理
使用 ACCOUNT_USAGE 中的 QUERY_HISTORY 和 ACCESS_HISTORY 视图分析和优化 Snowflake SQL 查询。识别昂贵的扫描操作，推荐聚类键，并通过 WAREHOUSE_METERING_HISTORY 监控仓库信用消耗。
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personuser_fccf428bNo key required
企业微信私聊获客转化漏斗与阶段数据看板｜简诗 AI
在企业微信私聊获客场景中，定位从触达到成交之间的流失节点，交付阶段数据看板并以有效回复率复查。当用户提供相关业务资料、要求处理“企业微信私聊获客转化漏斗与阶段数据看板”或需要对应交付物时使用。
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personuser_fccf428bNo key required
AI搜索流量GA4追踪分析指南｜简诗 AI
在 Google Analytics 4 和 GSC 中追踪 AI 驱动的搜索流量变化，指导如何识别和衡量来自 AI 搜索的访问。
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personuser_c0615e66No key required
财务/经营分析
财务/经营管理多维报表分析与编写技能。当任务涉及收入、成本、毛利、净利、费用、 预算执行、现金流、应收应付、资产负债、人效、利润率、同比环比、多年财务趋势、 经营分析会报告、月度经营分析、预算差异分析、量价利分析（volume/price/mix）、 ROI/人效等财务与管理会计数据分析，或编写财务经营分析报告时使用本技能。 触发词：财务、经营分析、收入、成本、毛利、净利、利润、费用、预算、预算执…
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小程序首页流量流失断点诊断与整改清单｜简诗 AI
在小程序首页流量场景中，找出用户在哪一步退出以及为什么，交付断点整改清单并以首页到目标页点击率复查。当用户提供相关业务资料、要求处理“小程序首页流量流失断点诊断与整改清单”或需要对应交付物时使用。
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用户旅程触点、情绪与机会地图｜简诗 AI
面向中国互联网与数字产品团队，在产品机会、需求验证、版本规划、用户运营或电商选品中完成用户旅程触点、情绪与机会地图，输出可执行方案、检查点和风险边界。 当用户需要处理相关业务场景时使用。
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personuser_3c6cb52eNo key required
Pandas DataFrame 管道编排器
使用pipe()方法组合将pandas DataFrame转换链into可重现的管道。处理缺失数据插补使用fillna()策略，使用astype()进行类型强制转换，通过category数据类型进行内存优化。
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