搜索「Data Analysis」的结果

io.github.github/awesome-copilot/ssma-console

SSMA 控制台操作：创建项目、生成评估报告、转换架构、迁移数据，以及 Oracle 到 SQL Server 的迁移、架构转换与数据迁移。

io.github.MODSetter/SurfSense/vercel-react-best-practices

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化指南。在编写、审查或重构 React/Next.js 代码以确保最优性能模式时使用。涉及 React 组件、Next.js 页面、数据获取、包体积优化或性能改进的任务会触发本技能。

io.github.Arize-ai/phoenix/agent-browser

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用，包括导航页面、填写表单、点击按钮、截取屏幕、提取数据、测试 Web 应用，或自动化任何浏览器任务。触发场景包括“打开网站”“填写表单”“点击按钮”“截图”“抓取页面数据”“测试这个 Web 应用”“登录网站”“自动化浏览器操作”，以及任何需要程序化 Web 交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、找 bug 或评审应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify）、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化，或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先使用 agent-browser 而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。

io.github.github/awesome-copilot/msgraph-sdk

将 Microsoft Graph SDK 集成到任意项目——.NET、TypeScript/JavaScript 或 Python。涵盖认证模式（客户端凭据、OBO、托管身份）、SDK 配置、调用 Graph API、批处理、增量查询、变更通知、限流与权限范围。在从任意应用类型访问 Microsoft 365 数据（用户、邮件、日历、Teams、文件、SharePoint）时使用。

io.github.Donchitos/Claude-Code-Game-Studios/security-audit

审计游戏中的安全漏洞：存档篡改、作弊向量、网络利用、数据暴露与输入校验缺口。生成带修复指导的优先级安全报告。在任何公开发布或多人上线前运行。

io.github.QwenLM/qwen-code/codegraph

通过图数据库（neug）与向量索引（zvec）分析已建立索引的代码库。覆盖调用图、依赖关系、死代码、热点、模块耦合、架构报告、语义检索、影响分析、从 GitHub issue 出发的缺陷根因定位、类图（UML）以及 PR 审查（风险评分、冲突检测、可自动合并候选、打标签）。同时涵盖创建、检查与修复 CodeScope 索引。用于：代码结构、谁调用了谁、某处为何改动、相似函数、模块边界、缺陷追踪、类间关系、PR 风险与冲突，或任何适合借助代码知识图谱回答的问题。当工作区存在 .codegraph 索引，或用户希望创建一个时适用。

io.github.ruvnet/RuView/ruview-quickstart

RuView（WiFi-DensePose）入门与首次运行——带模拟数据的 Docker 演示、仓库构建，以及最快抵达实时感知仪表盘。当刚接触 RuView，或想走最短路径做到「在我机器上能跑」时使用。

io.github.browser-use/browser-use/browser-use

自动化浏览器交互，用于网页测试、表单填写、截图与数据提取。当用户需要浏览网站、与网页交互、填写表单、截图或从页面中提取信息时使用。

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-extract

从 PDF 提取可选中文本以及整页或分页图像（含表格），输出为 Markdown，带逐页标题与图像链接；当你同时需要可读文本和页面视觉素材用于制作 PPT、审阅或分析时使用。

io.github.binrogithub/1-3-Cloud-Adoption-Skills/CSS-Autoscaling-Benchmark-Skill

华为云 CSS（OpenSearch）的基准测试与自动扩缩容测试工具。当任务是评估 CSS 性能、运行负载测试、验证查询质量、测试数据节点横向自动扩缩容，或为 CSS 集群生成汇总基准报告时使用。

io.github.ForceInjection/domain-driven-design-skills/automation-strategy-melodic-software-claude-code-plugins-b69ff37b

规划测试自动化策略，包括 ROI 分析、自动化候选对象筛选、框架评估以及可长期维护的自动化架构。

io.github.nixopus/nixopus/deploy-flow

完整部署流水线——源检测、提示驱动的分析、项目创建、部署监控与在线 URL 交付。当用户想要部署应用时加载

io.github.opensquilla/opensquilla/pdf-toolkit

结构化的 `.pdf` 操作：提取文本/表格、从多个 PDF 合并页面、按页码范围拆分 PDF、填写 PDF 表单字段，以及从 JSON 生成全新 PDF。当用户想要程序化处理 PDF 而无需自然语言改写时触发——示例：从报告中拉取表格、合并三个 PDF、提取第 5-12 页、填写报税表，或基于数据构建新 PDF。与 `nano-pdf` 不同：后者由 LLM 按一句话改写整页；本技能是通过 pypdf、pdfplumber 与 reportlab 完成的确定性字节级操作。

io.github.SnailSploit/Claude-Red/offensive-cloud

Cloud security attack methodology covering AWS, Azure, and GCP. Includes credential harvesting (IMDS, ~/.aws, env vars, leaked CI secrets, instance roles), enumeration with cloud-specific tools (pacu, ScoutSuite, Prowler, ROADtools, gcp_enum), privilege escalation paths (IAM PassRole, AssumeRole chains, Lambda/Functions privilege flips, Azure Owner-on-self, GCP serviceAccountTokenCreator), persistence techniques (IAM user/key creation, AAD app registration, GCP svc account key creation, EventBridge/Logic Apps backdoors), data exfiltration (S3/Blob/GCS, snapshot share, RDS/CosmosDB/Cloud SQL exfil), cloud-native lateral movement (cross-account assume, Azure AD multi-tenant, GCP project hierarchy), serverless attacks (Lambda env vars, layer hijack, Step Functions), Kubernetes-on-cloud (EKS/AKS/GKE-specific paths to node and AWS metadata), and CSPM evasion (CloudTrail blind spots, GuardDuty mute, Sentinel rule shaping). Use when the engagement scope is cloud accounts, when you've stolen cloud credentials, or whe

io.github.SnailSploit/Claude-Red/offensive-mobile

移动（Android + iOS）应用渗透测试方法论。涵盖静态分析（Android 用 apktool/jadx，iOS 用 class-dump/Hopper/IDA）、Frida 与 Objection 动态插桩、SSL pinning 绕过策略、root/越狱检测绕过、deep-link / URL scheme 滥用、导出组件攻击（Android 的 activity、service、provider、receiver；iOS 的 XPC、URL scheme、universal link）、不安全数据存储（SharedPrefs、KeyStore 误用、NSUserDefaults、Keychain ACL 绕过）、IPC / Intent 重定向、WebView 漏洞（JavaScriptInterface、file:// 访问）、Firebase/AWS/Azure 配置错误泄露、移动端 API 测试、生物识别/Face ID/Touch ID 绕过、应用克隆与运行时打补丁，以及移动恶意软件/RAT 分析基础能力。用于移动端渗透、漏洞赏金移动方向排查或应用商店侦察。

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/pythongo

回答关于 pythongo 代码、文档、回调、错误、模块、函数、marketcenter、paramsmap、instrument_id、交易所、K 线数据与策略示例的问题。当用户询问 pythongo 的实现、行为、接口、用法、安装、FAQ，或需要基于内置 codebase、docs_indexed、docs_normalized、examples.md 与 pyi 参考文档的 pythongo 代码示例时使用

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/sql-query-generator

生成带校验、分页辅助、风险分析与审计导向防护机制的安全 SQL 查询

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/design-critique

获得诚实的设计反馈。上传任何视觉作品——UI 设计、logo、照片、图形、PDF——获得按优先级排列的评审：哪里有问题、哪里做得好、哪里需要打磨。基于 11 个理论框架的分析

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/security-sentinel-skill

检测提示词注入、越狱、角色劫持与系统提示词提取尝试。通过语义分析与惩罚评分实施多层防御

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/security-scanner-plus

扫描 AI Agent 技能中的安全漏洞、危险代码模式与未声明权限。三层分析：依赖 CVE 扫描、静态代码分析与权限审计。返回结构化 JSON 风险报告。适用于用户要求扫描技能安全问题、检查漏洞、审计权限或评估技能安全性

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/agent-security-hardening

面向生产环境 AI Agent 的安全加固模式。涵盖提示词注入防御（7 条规则）、数据边界强制、外部集成默认只读、保障数据完整性的 WAL 协议、健康检查脚本、完整性关卡、规则升级阶梯与会话记忆安全。适用于加固 Agent 部署以对抗恶意输入、数据泄露或运行故障。不用于网络安全、基础设施加固或渗透测试

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/pdf-convert-compdf

PDF 转换工具包，具备 AI 版面分析与 OCR 能力。将 PDF 转换为 Word、Markdown、JSON、PPT、CSV、HTML 与 XML，便于 LLM 无缝处理数据

io.github.eclipse-rdf4j/rdf4j/docker-jfr-benchmark-loop

在 Docker 中针对 Linux Java 26 与 JFR CPU 时间剖析，对单个 JMH 基准运行可重复的 RDF4J 性能循环。在本仓库进行基准引导的性能改动、热点定位、JFR 解读、CPU 瓶颈分析或重复的基线-修复-重跑循环时使用。当请求提及 benchmark、profiling、JFR、hotspot、perf loop、CPU bottleneck 或 RDF4J 的 Docker 基准运行时触发。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/frontend-dev-guidelines

你是一名在严格架构与性能标准下工作的高级前端工程师。在创建组件或页面、添加新功能、发起数据查询或变更时使用。