Smart Meal Master
将冰箱食材变成美味佳肴,提供个性化食谱和营养规划
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
将冰箱食材变成美味佳肴,提供个性化食谱和营养规划
使用 pyarrow 元数据 API 对 Apache Parquet 文件进行分析,以提取列统计信息、行组分布和编码效率指标,而无需读取完整数据集。
当用户要查 BTC/ETH 等加密货币行情时使用。
通过查询 SerpAPI Google Search、Google Scholar 和 Google News 端点构建结构化研究数据集。通过 spaCy NER 提取实体,并将结果存储在带有全文搜索功能的 SQLite 中。
生成多种类型的专业SVG图表,包括架构图、流程图、时间线、实体关系图等,输出自包含嵌入字体和样式的SVG文件。
通过 SerpAPI REST 端点聚合来自 Google、Bing 和 DuckDuckGo 的搜索结果。将自然结果、知识面板和“人们还问”数据解析为结构化 JSON 以供下游分析。
使用EDGAR全文搜索API和python-xbrl下载并解析SEC EDGAR文件(10-K、10-Q、8-K)。将财务报表、风险因素和高管薪酬提取到结构化数据集中。
通过 RefreshAgent 赋予 Claude Code、Codex 或 OpenCode 访问 Google Search Console 和 GA4 数据的实时权限。提供经过身份验证的 GSC 查询、关键词排名、站点地图状态、内部竞争检测和分析功能,无需手动进行 GCP OAuth 设置。
分类查询当日热门笔记:按美妆、穿搭、美食等分类检索小红书当天热度最高的笔记,快速掌握各赛道头部内容。进行单日爆款笔记分析,查看单日互动增长最快、曝光飙升的笔记详情,分析其标题、封面、内容结构等爆款特征。追踪各领域当日趋势,监测不同领域的实时热度变化,识别正在起量的内容方向,预判下一波流量风口。最终基于当日爆款内容,提炼可复用的选题、话术与呈现形式,生成创作灵感。
使用 stripe Node.js SDK 从 Stripe Data API 拉取 MRR、churn 和 LTV 指标,并使用 Apache Arrow 转换数据。聚合指标通过 Metabase API 推送到 Metabase 仪表板,并使用 cron 触发的 Lambda 函数每晚刷新。
X(Twitter)作品评论分析工具。输入推文链接或推文ID即可获取一级评论数据,支持游标翻页,并进行四维情感分析(积极/负面/需求/竞品)。当用户需要查看X(Twitter)推文评论、分析推文舆情、了解用户反馈时使用。触发词:X评论、Twitter评论、推文评论、X作品评论分析、评论查询、评论分析、评论舆情、看评论、twitter评论、X推文。
将贝壳「房源热度表」xlsx 快照(三子表:房源热度/楼盘热度/租赁)灌入 xuzhou_v3.db 的 heat_* 第4独立源。触发词:热度入库、heat 入库、灌热度表、刷新热度源、heat_refresh、热度源更新。
Clean数据Xls专用技能,帮助AI Agent高效完成相关任务。
# 泡泡玛特小程序泡泡抽盒机 盲盒概率推测 · Blind-box Clue Probability > 提供一张盲盒线索图,每个盒子标了两个"错误选项"。 > 算出盲盒每个品种落在每个盒子的概率是多少; > 根据你的购买目标(想要 / 避开 / 购买顺序)给出最优抽盒顺序,用最少次数抽到想要的款式。
通过 SerpAPI 查询 Google、Bing 和 DuckDuckGo 搜索 API,以收集 SERP 特征、知识图谱数据和自然结果。支持 People Also Ask 提取和趋势分析。
Trafilatura 是一个用于从网络收集文本的 Python 包和 CLI 工具。它处理爬取、下载和从原始 HTML 中提取主文本内容、元数据和评论,以 CSV、JSON、Markdown、XML 和 TXT 格式输出干净的结构化数据。
Umami 是一个现代的、注重隐私的、开源的网络分析平台,也是 Google Analytics、Mixpanel 和 Amplitude 的自托管替代方案。它在不使用 Cookie 的情况下收集网站流量数据,并完全符合 GDPR 规范。
Penrose是一个开源平台,它能够从纯文本符号中创建美丽的数学和科学图表。定义域概念,编写实质性程序,并应用样式规则来自动生成出版质量的SVG可视化图表。
当用户提到知乎、知乎热榜、知乎话题、知乎开放平台、知乎监控、知乎内容、zhihu 时使用。帮助用户通过知乎开放平台只读 API 实现话题与热榜监控、公开知识采集(仅读取)。
Comprehensive Power BI data model design review prompt for evaluating model architecture, relationships, and optimization opportunities.
与 ScrapingBee REST API 接口交互,用于 JavaScript 渲染和 Google SERP 提取。使用 custom_google 参数进行搜索结果解析,并使用截图端点进行页面可视化归档。
使用Cheerio构建可配置的数据提取管道,用于服务器端DOM解析和CSS选择器链。支持JSONPath输出映射、分页跟踪和通过Ajv进行模式验证。
Apache Superset 是一个广泛采用的开源 BI 平台,用于 SQL 探索、图表构建和仪表板交付。当代理需要查询仓库数据、组装仪表板或使用成熟的分析界面解释指标而不是临时笔记本代码时,此技能非常有用。
Stock分析器技能,帮助AI Agent进行数据分析和洞察提取。