搜索「Competitor Analysis」的结果

ai.smithery/truss44-mcp-crypto-price

提供实时的加密货币价格数据与市场分析。

io.github.cyanheads/protein-mcp-server

从 RCSB PDB、PDBe 与 UniProt 获取并分析三维蛋白质结构数据的 MCP 服务器。

io.github.ptyagiegnyte/egnyte-mcp-server

官方 Egnyte MCP 服务器，用于 AI 集成的文档搜索、分析与协作。

io.github.yifancong/rsdoctor

为 Rspack 项目提供构建分析与优化建议的 MCP 服务器。

ai.smithery/Nekzus-npm-sentinel-mcp

为 AI 提供关于 NPM 包的实时分析与情报，包括安全。

io.github.andrasfe/vulnicheck

用于 Python 漏洞全面扫描与安全分析的 HTTP MCP 服务器。

io.github.nerfels/mind-map

面向 Claude Code 的实验性代码智能平台，支持 AST 解析与上下文分析。

辨别力追问

io.github.anthropics/skills/discernment-nudge

当给出的实质性回答或草稿可能被用户据此行动（建议或推荐、目标/计划/提案/邮件等草稿、估算或预测、数据分析解读、可能被采信的事实陈述、多步论证）时，在定稿前调用本 skill，视情况附上 2-3 个简短的追问，每个问题都紧扣刚产出的内容，帮助用户核对关键事实、审视推理与假设、发现缺失的上下文。每次对话至多使用一次。简单操作问答、纯知识讲解、仅排版转换拼装文件、编写要运行的代码、创意写作或闲聊、或用户已要求复核/引用/审查时应跳过。

skill-creator

io.github.anthropics/skills/skill-creator

创建新技能、改进现有技能并度量技能表现。当用户想从零创建技能、编辑或优化现有技能、运行 eval 测试技能、以方差分析为技能性能做基准，或优化技能描述以提升触发准确度时使用。

io.github.nodejs/node/v8-security-triaging

Guides the initial analysis and impact assessment of a V8 security report, strictly excluding implementation or fixing.

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/polars-bio

Performs genomic interval overlap, nearest, merge, coverage, complement and subtraction on Polars DataFrames, and reads or writes BED, VCF, BCF, BAM, CRAM, GFF, GTF, FASTA and FASTQ data. Use for coordinate-aware genomic joins, read-depth analysis, lazy bioinformatics I/O, SQL queries or migration from bioframe.

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/pydeseq2

Performs bulk RNA-seq differential expression analysis with PyDESeq2, including count validation, formula designs, explicit contrasts, Wald tests, FDR correction, coefficient-matched LFC shrinkage, and result visualization. Use for PyDESeq2 or Python DESeq2 workflows with biological replicates.

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/geomaster

Supports geospatial research workflows for remote sensing, vector and raster GIS, spatial statistics, terrain and network analysis, and machine learning for Earth observation. Use when processing satellite imagery, aligning coordinate systems and raster grids, accessing STAC catalogs, analyzing geospatial time series, or implementing scientific GIS workflows in Python, R, Julia, JavaScript, C++, Java, Go, or Rust.

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/opentrons-integration

为 Flex 与 OT-2 机器人编写、审查、迁移、仿真并排查官方 Opentrons Python Protocol API v2 协议。适用于机器人专属的液体处理、deck 与 labware 设置、移液器、模块、运行时参数、液体类别，以及 Opentrons App 分析。当同一工作流需要支持多品牌机器人时改用 pylabrobot。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/statsmodels

Python 统计模型库。当需要具体的模型类（OLS、GLM、混合模型、ARIMA）并要详尽的诊断、残差与推断时使用。最适合计量经济学、时间序列，以及带系数表的严格推断。需要引导式统计检验选择与 APA 报告时使用 statistical-analysis。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/astropy

面向需要 Astropy API 的天文与天体物理工作流的核心 Python 库，涵盖单位/量纲、坐标、FITS I/O、表格、时间系统、WCS 与宇宙学。在使用 Astropy 实现或调试天文数据分析代码时使用。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/paperclip

使用 GXL 的 Paperclip CLI 检索和阅读生物医学论文全文、FDA/PMDA/EMA 监管文件、临床试验注册信息和 UniProt/PDB/ChEMBL 条目。涵盖用 PAPERCLIP_API_KEY 安装与鉴权 `paperclip` 二进制、/papers、/fda、/trials、/proteins、/clipboard 下的只读虚拟文件系统、来源范围的语义搜索、全语料 grep、元数据查询与 SQL、跨多篇论文的 map/reduce 阅读、图像视觉分析、带论断核验的可选论文仓库，以及锁定行号的引用。当被要求安装 paperclip、运行 paperclip search/grep/map/reduce/sql/repo、通过 paperclip 查找或阅读生物医学文献、监管文件或临床试验，或生成带行号的引用时使用。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/gget

对 20+ 生物信息学数据库的快速 CLI/Python 查询。适合快速查询：基因信息、BLAST/BLAT、病毒序列下载、AlphaFold 结构、富集分析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE 以及 8cube 小鼠特异性/表达数据。最适合交互式探索和简单查询。批量处理或高级 BLAST 用 biopython；跨库 Python 工作流用 bioservices。

io.github.higress-group/higress/nginx-to-higress-migration

在 Kubernetes 环境中从 ingress-nginx 迁移到 Higress。适用于（1）分析现有 ingress-nginx 配置（2）读取 nginx Ingress 资源与 ConfigMap（3）通过 helm 安装 Higress 并正确设置 ingressClass（4）识别不受支持的 nginx annotation（5）为 nginx snippets/高级特性生成 WASM 插件（6）构建自定义插件并推送到镜像仓库。支持完整迁移工作流，含兼容性分析。

io.github.affaan-m/ECC/competitive-report-structure

Assemble scored competitor profile cards (from benchmark-methodology) into a decision-grade competitive report with landscape map, competitor tiers, benchmarking matrix, white-space analysis, strategic recommendations, and team alignment trigger questions. Use when presenting competitive findings to leadership or a board, writing a competitive landscape report, or as the final step of the competitive analysis pipeline.

io.github.affaan-m/ECC/deep-research

使用 firecrawl 与 exa MCP 进行多源深度研究。检索网页、综合发现，并交付带有来源归属的引用报告。在用户需要对任意主题做有证据、有引用的彻底研究时使用。

io.github.affaan-m/ECC/springboot-verification

Spring Boot 项目的验证闭环：发布或 PR 前的构建、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描与差异（diff）审查。

io.github.affaan-m/ECC/quarkus-verification

Quarkus 项目的验证闭环：发布或 PR 前的构建、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描、原生编译与差异（diff）审查。

io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/elk-stack

Deploy and manage the ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) for log aggregation and analysis.