csv-to-sif
将 CSV/Excel/表格商品清单转换为可导入的 SIF 格式文件。
▸ 推荐理由简化向经销或采购系统提交规格表的格式化流程。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 258 个
tune-monitor
分析监控报告并推荐配置调整以降低误报噪声。
▸ 推荐理由适合想减少告警疲劳的 SRE 或数据工程团队。
▸ 风险提示可能修改监控配置，需监控写入权限与审计。
monte-carlo-storage-cost-analysis
分析仓库陈旧/冗余表并给出删除与分级建议。
▸ 推荐理由帮助识别可回收存储与降低成本的表集。
▸ 风险提示会读取表元数据和使用统计，可能暴露仓库使用细节。
monte-carlo-remediation
使用 Monte Carlo 工具调查并修复数据质量告警或提出升级。
▸ 推荐理由可自动化执行修复或生成完整故障上下文以便升级。
▸ 风险提示可能会对数据或系统执行修复操作，需高权限谨慎使用。
push-ingestion
指导将元数据/查询日志推送到 Monte Carlo 的采集方案。
▸ 推荐理由适合需自建接入或无模板的数据源工程师。
▸ 风险提示会配置推送 API 并要求写入 Monte Carlo 的凭据与网络访问权。
monte-carlo-proactive-monitoring
引导用户评估监控覆盖并规划监控创建流程。
▸ 推荐理由把散落技能编排成改进监控的系统化流程。
monte-carlo-prevent
在编辑 dbt/SQL 前运行影响评估并生成验证查询。
▸ 推荐理由减少变更引入问题的风险，适合 CI/开发流程。
▸ 风险提示会执行/生成验证查询，需数据库访问权限。
monte-carlo-performance-diagnosis
使用 Monte Carlo 数据诊断数据管道性能瓶颈与回归。
▸ 推荐理由适合追踪慢作业与查询回归的工程团队。
▸ 风险提示需要访问监控/查询日志权限；可能暴露敏感元数据。
monte-carlo-monitoring-advisor
分析数据覆盖并为仓库表与 AI Agent 生成监控与建议。
▸ 推荐理由一站式覆盖诊断与监控创建，便于优化数据监控策略与覆盖率。
▸ 风险提示需要访问数据目录与监控元数据以生成建议
monte-carlo-manage-mac
创建、编辑、校验并导入 Monitors-as-Code（MaC）YAML 定义。
▸ 推荐理由CLI 优先且可回退到手动验证，适合运维/监控工程师管理监控配置。
▸ 风险提示会与捆绑服务器通信并拉取/提交 MaC 配置
generate-validation-notebook
根据 GitHub PR 或本地 dbt 仓库生成 dbt 变更的 SQL 验证 Notebook。
▸ 推荐理由自动生成验证查询，便于审查和回归测试 dbt 变更。
▸ 风险提示需访问 GitHub 仓库或本地代码，可能请求凭据
automated-triage
为 Monte Carlo 警报设计、测试并部署自动化分流与分级流程。
▸ 推荐理由适合需要将告警流程自动化的数仓/数据平台团队，提高响应一致性。
▸ 风险提示依赖 Monte Carlo MCP 工具并需访问外部服务与凭证
monte-carlo-asset-health
基于 Monte Carlo 平台评估数据表/资产的健康状况并生成结构化报告。
▸ 推荐理由快速输出健康报告、覆盖度与上游依赖风险，便于优先级决策。
▸ 风险提示需接入 Monte Carlo 平台并授予查询资产与指标的权限。
monte-carlo-analyze-root-cause
利用 Monte Carlo 的可观测数据调查数据事故并定位根因与责任链路。
▸ 推荐理由将警报、血缘和探针结合，系统化排查数据质量与作业失败原因。
▸ 风险提示需要 Monte Carlo 的 API/凭据与访问权限以调用观测数据。
entity-registry
维护机器可读的实体登记表，记录身份、sameAs 与识别证据及其溯源。
▸ 推荐理由适合需要机器级实体一致性与可追溯知识库、提升实体识别稳定性的团队。
▸ 风险提示可能处理敏感或受保护的实体信息，部署时注意隐私与合规。
audience-segment-builder
将客户/CRM/GA4导出数据转换为种子、相似受众与抑制列表并映射跨平台。
▸ 推荐理由把原始用户数据结构化为可投放的受众，提升投放命中率与效率。
▸ 风险提示需上传客户或CRM数据，存在隐私与合规风险。
google-maps-scraper
基于 Docker 抓取 Google 地图上的商家、联系信息、评论与评分。
▸ 推荐理由适合需要批量获取商家线索与评价数据的团队。
▸ 风险提示可能违反 Google Maps 服务条款并涉及隐私与法律风险，使用时注意合规。
对 PDF 进行读取、提取、合并、拆分、填表与加密等常见操作与处理建议。
▸ 推荐理由覆盖常见 PDF 操作并推荐合适工具，实际工程中非常实用。
▸ 风险提示处理含敏感信息的 PDF 时需注意隐私与合规。
data-engineer
设计与构建生产级数据流水线、ETL/ELT、数据仓库与流式架构。
▸ 推荐理由覆盖从批处理到流处理与常见数据仓库，适合工程实战场景。
law-to-markdown
将法条或规范文件（txt/pdf/docx）转换为 Markdown 文档。
▸ 推荐理由工作流优先调用 OCR skill 并提供本地回退，适合法律文档数字化处理。
▸ 风险提示可能需安装第三方 OCR skill 或下载外部工具，涉及网络下载与外部服务调用。
data-storytelling
将数据转化为有说服力的可视化叙事和报告。
▸ 推荐理由适合向非技术受众展示分析结论与决策建议。
coinpaprika-api
通过 CoinPaprika 提供的 MCP/插件获取加密货币成交价、OHLCV 与交易所信息。
▸ 推荐理由免 API Key 的全面币市数据源，便于快速接入行情查询。
▸ 风险提示依赖外部 MCP/SSE 服务器与网络请求，需注意可用性与网络安全。
log-error-digest
分析日志并做错误聚类、频率与时间分布报告以定位根因与高发时段。
▸ 推荐理由自动提取异常模式与热区，显著节省人工排查时间。
dataset-quality-audit
对表格数据运行多维质量检测并给出评分与修复建议。
▸ 推荐理由产出逐项得分与可操作修复建议，适合数据清洗与合规检查。
database-scout
只读探索 SQLite/PostgreSQL，查看表结构、预览数据并生成 ER 图。
▸ 推荐理由安全只读访问并能自动生成可视化的表关系图，便于数据理解。
data-viz-renderer
从 JSON 数据生成独立的 HTML/SVG 信息图与图表。
▸ 推荐理由能生成无外部依赖、可嵌入的仪表盘与数据卡片，便于分享与发布。
experiment
设计与分析 A/B 实验，含样本量计算、CUPED 与 SRM 检测
▸ 推荐理由把统计流程落地化，适合产品/数据团队做实验验证
▸ 风险提示需要访问真实流量与实验平台数据及相应权限
cloak
为工程团队提供 PII 检测、数据血缘与合规实现建议。
▸ 推荐理由面向开发者的隐私-by-design 实践工具，落地性强。
▸ 风险提示可能需要访问敏感数据，请注意脱敏与合规授权。
atlas-graph-query
为 agent 提供查询 Atlas 知识图谱的标准化接口。
▸ 推荐理由适合需要对图谱节点/边/统计做规范化查询的场景。
▸ 风险提示需要访问/配置 ATLAS_MCP_URL，可能暴露内部图谱数据。
content-audit
对 GDD 规划的内容与已实现内容做审计，识别计划与实现差异。
▸ 推荐理由帮助产品把控内容交付与发现漏项。
▸ 风险提示会读取并写入审计报告到仓库
consistency-check
比对 GDD 与实体注册表，检测跨文档不一致并定位冲突段落。
▸ 推荐理由能精确定位问题段落，避免全量解析浪费时间。
▸ 风险提示会读取并解析仓库设计文档
balance-check
分析数值配置、公式与数据，发现异常数值、崩坏进程与经济失衡。
▸ 推荐理由快速定位数值类问题与策略失衡，适用于频繁迭代的玩法调整。
wiki-onboarding
为无 Wiki 的目录生成初始合成知识骨架与 Schema 页面。
▸ 推荐理由快速启动知识层并与现有文件结构对齐，便于后续维护。
▸ 风险提示需扫描目录并写入新页，部署前注意仓库访问与所有权。
wiki-maintenance
维护文件夹的合成知识 Wiki，自动摄取并周期性校对更新。
▸ 推荐理由把查询成本从扫描原文档转为查阅合成页面，显著提速检索流程。
▸ 风险提示会自动修改或生成 Wiki 页面，需审阅变更以防信息偏差。
mem-search
在跨会话的持久记忆数据库中检索过去工作记录。
▸ 推荐理由快速找回先前讨论或解决方案，防止重复劳动。
▸ 风险提示检索历史可能暴露旧会话敏感内容
knowledge-agent
从 claude-mem 观测构建并查询可对话的知识库。
▸ 推荐理由适合把历史观察抽成专题“脑”并进行持续问答。
▸ 风险提示会持久化并查询历史记忆，可能泄露敏感信息
wjs-translating-subtitles
把 SRT 或文本译成目标语言并按句号等标点重分段，输出目标或双语 SRT。
▸ 推荐理由注重语句边界与可读性，适合做字幕翻译和双语字幕制作流程化处理。
▸ 风险提示机器翻译存在准确性与语义偏差，需人工校对关键信息。
wjs-transcribing-audio
将音/视频转为带时间戳的源语言 SRT，按语言自动选择 ASR 服务。
▸ 推荐理由自动化生成精确时间戳字幕，能显著节省手工转写时间。
▸ 风险提示会将音频发往第三方 ASR 服务，涉及隐私与外部 API 凭证使用。
x-twitter-scraper
通过 Xquik 与 X API 提供用户、推文、时序等结构化 X (Twitter) 数据抓取与导出功能。
▸ 推荐理由覆盖从搜索到监控与导出的一站式 X 数据工作流，适合社媒数据需求。
▸ 风险提示依赖第三方 API/凭证及网络访问，接口或配额可能变更。
large-file-kpi-analysis
自动根据数据量选读入策略，支持大文件转Parquet并提取关键指标。
▸ 推荐理由自动化大文件预处理并统一单位，提升大规模Excel分析效率。