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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用简单线性回归估算成交额趋势与下一期示意值。
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。
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。
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。
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。
Chartbrew 是一个开源 Web 应用程序,用于从 API、SQL 和 NoSQL 数据库构建和共享实时仪表板。它具有可视化图表构建器、AI 助手、计划报告以及可嵌入的图表用于数据可视化。
Cricket数据专用技能,帮助AI Agent高效完成相关任务。
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。
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。
财务/经营报表分析
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。
每日热点信息分析报告
使用Cheerio的类似jQuery API解析静态HTML,实现快速的服务器端DOM遍历和数据提取。生成的提取模式采用CSS选择器优化,能够抵抗布局变化的影响。
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。
通过分析使用模式、参与信号和支持历史来识别有风险的客户账户,以生成流失风险评分和干预建议。
使用 ACCOUNT_USAGE 中的 QUERY_HISTORY 和 ACCESS_HISTORY 视图来分析和优化 Snowflake SQL 查询。识别昂贵的扫描操作,推荐聚类键,并通过 WAREHOUSE_METERING_HISTORY 监控仓库信用消耗情况。
系统级用户研究与分析技能包(七层闭环):core 数据接入与生产化、quant 量化分析、 qual 定性研究、exp
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…
Create pivot table creator operations. Auto-activating skill for Data
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,编排来自 API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的数据移动。
使用Crawlee框架实现智能网络爬取,支持CheerioCrawler和PlaywrightCrawler之间的自适应请求路由。管理请求队列,处理反爬虫挑战,并导出结构化数据。
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。