搜索「Data Analysis」的结果

io.github.aiskillstore/marketplace/backend-migrations

创建可回滚、聚焦的数据库迁移，遵循恰当的命名、版本控制实践与零停机部署考量。在创建或编辑 database/migrations/ 下的迁移文件、编写 schema 变更（创建/修改表、列、索引、外键）、实现迁移回滚方法、管理数据库版本控制、在大表上添加或修改索引，或将 schema 变更与数据迁移分离以获得更安全部署时使用。

io.github.formbricks/formbricks/nextjs-docs

本仓库的本地 Next.js 文档索引（.next-docs/）。用于 apps/web 中任何 Next.js 相关工作：路由、布局、页面、app router、服务端/客户端组件、server actions、缓存、重新验证、metadata、route handlers、proxy/middleware、next.config、图片、字体、错误处理、加载状态、并行/拦截路由、动态路由、useRouter/usePathname/useSearchParams、cookies/headers、重定向、部署、升级。在实现或调试 Next.js 行为前先阅读相关 .mdx 文件；不要依赖训练数据。

io.github.aiskillstore/marketplace/mobile-debugging

调试 React Native 应用，包括 metro bundler 问题、原生错误、性能问题与崩溃分析。在排查错误或调查问题时使用。

io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldb-operations-cli

在 OLTP endpoint 上通过 sqlcmd 针对 Query Store、DMV、sys.dm_db_resource_stats 和 Extended Events 诊断 Fabric SQL database 的性能。识别资源消耗最高、最慢或代价最大的查询，处理查询性能排序、阻塞链、缺失索引与执行计划回退诊断。日常数据查询请用 sqldb-consumption-cli 技能；schema 变更请用 sqldb-authoring-cli 技能。触发语：query store slow query analysis sqldb top queries、top resource-consuming queries from query store sqldb、slowest queries sql database in Fabric query store、most expensive queries sqldb query store、sql database in Fabric blocked sessions head blocker chain sqlcmd、sqldb missing index recommendation、sqldb regressed plan instability sqlcmd、sqldb extended events trace。

io.github.feast-dev/feast/feast-architecture

Feast 代码库内部机制——各组件如何工作、关键抽象所在之处、系统内的数据流。当被问及 feast apply 如何工作、registry 如何存储数据、物化如何搬运数据、get_online_features 如何取特征、feature server 如何工作、Kubernetes operator 如何管理部署，或在代码库中导航以了解该在哪里改动时使用。

io.github.mohitagw15856/pm-claude-skills/sql-query-explainer

解释、优化、编写并记录 SQL 查询。当需要解释某个 SQL 查询、优化慢 SQL、把 SQL 转译成给非技术干系人看的通俗表达、依据自然语言描述写出查询或产出查询文档时使用。产出通俗解释、带注释的优化查询，或涵盖输出结构、假设与已知限制的数据字典。支持 PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Snowflake 和标准 SQL。

io.github.lobehub/lobehub/agent-tracing

代理追踪 CLI，用于执行快照。适用于 agent-tracing、trace、快照、LLM 调用检查、上下文引擎数据、代理步骤分析、执行调试，或按 operation id 拉取远程/生产追踪（「拉线上 tracing」）。也是排查代理工具调用问题的第一站——错误或缺失的 tool_calls、异常的工具参数或结果、某步骤可用的工具，以及某工具为何在彼处运行。

io.github.aiskillstore/marketplace/backend-orchestrator

协调后端开发任务（API、服务、数据库）。在实现 REST API、业务逻辑、数据模型或服务集成时使用，并应用 backend-standard.md 作为质量闸门。

io.github.aiskillstore/marketplace/nextjs-15-specialist

在处理 Next.js 15 特性、App Router、Server Components、Server Actions 或数据获取模式时使用。确保 Server 组件与 Client 组件及现代 Next.js 模式的正确用法。

io.github.telagod/code-abyss/backend

从更强模型蒸馏的后端工程判断经验——在选择技术栈、语言、数据库、队列或架构时调用；在设计服务、API、业务逻辑或 schema 时；在让系统达到生产可用（可观测性、故障处理、安全）时；或评审服务端代码、判断代码库健康度时。包含场景化技术栈取舍、逻辑设计规则、数据纪律、生产底线，以及“腐烂目录”（代码不可维护的早期征兆）。

io.github.pproenca/dot-skills/nextjs-bundle-optimizer

Next.js 16 包体积与构建时长优化——运行数据驱动的迭代循环：测量基线 → 分析最大占用项 → 应用一个优化配方 → 重新测量 → 验证一切未被破坏（构建 + 类型 + 测试 + 无回退）→ 提交或回滚。面向默认启用 Turbopack 的 Next.js 16，项目尚未迁移时回退到 webpack 模式工具链。触发语句如“First Load JS is huge”“bundle size”“build takes too long”“page is slow to TTI”“reduce bundle”“tree-shake”，或用户贴出 `next experimental-analyze` / `@next/bundle-analyzer` 的输出时——即便没有明说“优化”。

io.github.PurpleAILAB/Decepticon/mobile

当测试目标是 Android（APK / AAB）或 iOS（IPA）应用时使用。涵盖静态分析（jadx、apktool、class-dump）、基于 Frida 与 Objection 的动态插桩、SSL pinning 绕过、root/越狱检测绕过、deep-link / URL scheme 滥用、导出组件攻击、IPC 重定向、WebView 漏洞，以及生物识别 / Face ID / Touch ID 绕过。

io.github.affaan-m/ECC/clickhouse-io

ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析与数据工程最佳实践，适用于高性能分析型工作负载。

io.github.affaan-m/ECC/clickhouse-io

ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析与数据工程最佳实践，适用于高性能分析型工作负载。

io.github.Dynatrace/dynatrace-for-ai/dt-obs-kubernetes

Kubernetes 集群、Pod、节点与工作负载监控。在分析 K8s 健康状态、资源优化、Pod 故障、OOMKill、调度或安全态势时使用。也用于 Pod 重启、OOM 事件、驱逐等 Kubernetes 运维事件及集群事件历史分析。触发词："Kubernetes pods"、"K8s cluster health"、"OOMKill"、"pod restarts"、"container CPU"、"namespace resource usage"、"over-provisioned pods"、"privileged containers"、"pod placement"、"K8s node capacity"、"running containers by cluster"、"workload scheduling"、"pod evictions"、"K8s labels and annotations"、"kubernetes events"、"pod restart events"、"OOM events"、"K8s event history"。不用于解释已有查询、产品文档问题、AWS 专属资源查询、服务级 RED 指标、分布式追踪或日志分析 —— 请改用相应技能。

io.github.abhigyanpatwari/GitNexus/gitnexus-pdg-query

在查询或扩展 GitNexus 的 PDG 控制/数据依赖接口（`pdg_query` MCP 工具、CDG/REACHING_DEF 边），或推理“什么控制 X”/“Y 流向哪里”/guard 子句时使用。示例：“这条语句的 guard 是什么？”“在函数内追踪这个变量”“为什么 pdg_query 结果为空？”“添加一个 CDG 查询”。

io.github.microsoft/skills/deploy-model

统一的 Azure OpenAI 模型部署 skill，按意图智能路由。支持快捷预设部署、完全自定义部署（版本/SKU/容量/RAI 策略），以及跨地域与项目的容量查询。适用：deploy model、deploy gpt、创建部署、模型部署、部署 openai 模型、初始化模型、预置模型、查容量、查模型可用性、该在哪个地域部署、容量分析。不适用：列出现有部署（请用 foundry_models_deployments_list MCP 工具）、删除部署、创建 agent（用 agent/create）、创建项目（用 project/create）。

io.github.supabase/supabase/clickhouse-logs-queries

针对 ClickHouse 支撑的 logs 表（logs.all.otel 分析端点）编写、评审与迁移 Supabase 日志查询。只要任务涉及 Logs Explorer SQL、log_attributes map、按日志 source 查询（edge_logs、postgres_logs、auth_logs 等）、把旧的 BigQuery cross join unnest(metadata) 日志查询翻译为 ClickHouse，或在 apps/studio/data/logs 与 apps/studio/components/interfaces/Settings/Logs 中接入分析日志 SQL 时使用。用户即使只说“日志查询”“Logs Explorer”或粘贴一段 BigQuery 日志查询待转换也应使用，不必非要提到 ClickHouse。

io.github.UnicomAI/wanwu/browser-pc

通过 CLI 命令以自然语言自动化浏览器操作。当用户要求浏览网站、打开网页、从网站提取数据、截图、填写表单、点击按钮或与 Web 应用交互时使用。

io.github.UnicomAI/wanwu/browser-automation

通过 CLI 命令以自然语言自动化浏览器操作。当用户要求浏览网站、打开网页、从网站提取数据、截图、填写表单、点击按钮或与 Web 应用交互时使用。

io.github.PostHog/posthog/exploring-apm-traces

通过 MCP 使用 PostHog APM（OpenTelemetry span）数据调查分布式应用性能。当用户询问服务链路、缓慢的 HTTP/数据库 span、错误 span、错误率趋势或尖峰、延迟分布、trace ID 或 span 属性时使用——不适用于 AI 可观测性追踪或产品日志。使用 posthog:query-apm-spans、posthog:apm-trace-get、posthog:apm-spans-sparkline、posthog:apm-services-list、posthog:apm-attributes-list 与 posthog:apm-attribute-values-list。

io.github.onyx-dot-app/onyx/browser

浏览器使用核心指南，运行任何浏览器命令前先读。内容包括 snapshot 与 ref 工作流、页面导航、元素交互（click、fill、type、select）、文本与数据提取、截图、标签页管理、表单与登录态处理、等待内容、并行运行多个浏览器会话，以及常见失败问题的排查。当用户要求与网站交互、填表、点击、提取数据、截图、登录站点、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务时使用。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/code-showcase-systematic-debugging

带根因分析的四阶段调试方法。在排查缺陷、修复测试失败或调试异常行为时使用。强调“先找根因，再谈修复”。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/code-showcase-react-ui-patterns

现代 React UI 模式，覆盖加载状态、错误处理与数据获取。在构建 UI 组件、处理异步数据或管理 UI 状态时使用。