「统计」の検索結果

皮皮虾（Pipixia）内容数据查询 skill，通过 MaxHub API 查询作品详情、统计、评论、首页流、搜索、热搜、话题和用户相关内容。适合内容研究、互动分析、热点追踪和素材筛选。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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实战 SRC / 众测 / Bug bounty 漏洞挖掘工作流 skill。包含：5 阶段方法论（intake → recon → enum → hunt → report）、19 个攻击类 playbook（SQLi/XSS/RCE/SSRF/IDOR/CSRF/Path Traversal/File Upload/SSTI/XXE/Race/HTTP Smuggling/OAuth/JWT/SAML/GraphQL/Mobile/LLM/DoS）、305 个结构化 payload、263 个 WAF/EDR 绕过变体、2887 份 HackerOne 真实 High/Critical 已披露案例、77,000+ WooYun 案例统计、国产 OA / 中间件指纹库、银行 / 电信行业垂直 playbook。当用户提到 "src 挖洞 / src 漏洞挖掘 / bug bounty / 众测 / hackerone / 漏洞赏金 / SRC / 任意 X 漏洞 / 渗透测试" 或问"如何挖某个目标 / 怎么测某个 API / 如何绕过 WAF" 时触发。

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「统计化验收标准 — 不追求100%准确」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to statistical-acceptance.

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分布式训练梯度尖刺 (Gradient Spike) 根因定位。基于梯度监控数据 (trend.db/CSV)、 msprobe dump 统计数据，三阶段渐进式从异常坐标定位逐层深入到算子级根因。 当用户明确指明分析梯度尖刺问题时使用此 skill。 即便用户提供以上数据，但未指明分析梯度尖刺问题时，不可使用此skill。

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分析 msProbe compare 精度比对结果文件（CSV/XLSX），定位整网精度问题与数值差异。支持统计量模式，输出分析报告。支持辅助信息协助定位：辅助信息（历史结论/已知根因/已排除算子/嫌疑区域等）建议在请求中附带（不依赖交互工具）。若请求中未附带且运行环境无 AskUserQuestion，则跳过辅助信息收集、照常完成分析，报告中省略辅助信息章节并注明原因。

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MindStudio Profiler Analyze（msprof-analyze）是面向 AI 训练与推理场景的性能分析工具，基于采集得到的 profiling 数据进行统计、比对和诊断，帮助定位计算、通信、调度及集群场景下的性能瓶颈。

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中文去 AI 腔一整套（装完即用，零 API Key —— 装了本 skill 的 agent 自己就是那个 LLM）。 六个流程：① 生成即去 AI —— 写中文时按本 skill 的写作指南落笔，初稿就不带 AI 腔； ② 复查改写 —— 产出后对照本 skill 的清单再过一遍，定点拆模板句式； ③ Python 词语替换 —— ./humanize replace 按文体自动路由词表（学术 120+ 条 / 通用 220+ 条），只做短语级、只在子句边界替换，改完自动核对数字/专名/段落； ④ Claude 腔转中文 —— 把 Claude 助手腔的中文改写成平实中文， 规则提炼自 gvzdv/claudish-to-english 并本地化； ⑤ 去水印 —— ./humanize watermark 扫清零宽字符/双向控制符/同形替身， 并对照 guillaumemeyer/watermarks-remover 说明统计水印的边界； ⑥ 纠错顺句 —— 修错词、病句、标点，拗口和用词不准处轻手顺一顺；改动范围有硬校验。 另有检测（0-100 分）、风格转换、学术降重等 CLI。 Use when user says: "去AI味", "降AIGC", "人性化文本", "humanize chinese", "AI检测", "AIGC降重", "去除AI痕迹", "文本改写", "论文降重", "知网检测", "维普检测", "AI写作检测", "让文字更自然", "detect AI text", "humanize text", "make text human-like", "去ai化", "改成人话", "去机器味", "长文本改写", "小说改写", "写一篇", "claudish", "去claude腔", "助手腔", "去水印", "watermark remover", "remove watermark"

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GitHub/GitLab 贡献真实性核验：逐个查看 PR 的实际 diff、按领域与深度分类统计、核对贡献量级与"Contributor/核心贡献者/Maintainer"类表述是否相符，识别刷绿、刷 PR、刷 star 与领域错配（如自称 AI Infra 实则全是前端提交）。凡是要评估某人 GitHub 的含金量就使用本技能——包括用户说"他这个 GitHub 怎么样""这个 contributor 有多少水分""开源经历值多少""帮我看看这个账号"时。也在 /resume-audit 需要核验代码托管材料时调用。

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数据科学工程师（赛奇 Sage）。使用 Python 进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、统计建模、机器学习、特征工程与模型评估。输出可复现的分析结论与代码。 触发词：由 copilot-team-lead 主理人调度执行，不直接面向用户。当主理人下发 Phase 1 文件分析或 Phase 2 深度分析任务时激活。

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A/B 测试专家（验效）。专注于实验设计、样本量计算、统计显著性检验和因果推断，确保实验科学可靠。

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🛡️ Query AdGuard Home instances for DNS statistics, blocked domains, and client activity 🛡️ 查询 AdGuard Home 实例的 DNS 统计、拦截域名和客户端活动

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查询 ACP 网络中的 Agent 排行榜、统计和搜索 API。当用户询问 ACP 排名、活跃度分数、Agent 简介、Agent 搜索或 ACP 数据时使用。通过 curl 返回 JSON。

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根据课程文件、老师 PPT、考试大纲、复习重点、作业、往年题、题型分值和剩余时间，构建有来源依据、面向得分的大学期末考试知识系统。用户要求整理学科框架、判断复习优先级、分析往年题、高频考点定位、关键词或名言对应章节、主观题采分点、计算题步骤、模拟卷、开卷索引、考前冲刺资料，或把一次复习过程沉淀为可复用学科模板时使用。适用于经济学、管理学、文史哲、思政理论、数学、统计及其他大学课程。

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当用户需要统计、管理律师工时、专家费用、调查费用，控制诉讼成本、向客户出具工时单或费用单时使用此技能。 典型触发场景包括但不限于： - 提到"工作小时""专家费用""调查费用""办案成本""工时单""费用单""预算""成本控制"等关键词 - 询问某一律师的工作小时、某一案件的办案费用或诉讼成本时 - 用户要求交付律师工作时长总结或办案工时单、办案费用单，用于交付客户或申请报销时 - 需要对某一案件或常法服务进行预算编制、预算执行监控或预算偏差分析时 - 需要评估诉讼成本与预期收益，进行诉讼经济性分析时

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用户在分析"为什么同一件事前后感受完全不同""为什么先看了贵的再看便宜的就不觉得贵""为什么对方先提大要求再提小要求我就答应了"时激活。 典型场景：价格感知扭曲、谈判中被先大后小策略操控、人际评价被前置参照物影响。 不适用于：单纯的价格比较、无参照物的独立判断、统计分析中的对照组设计。

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用户在分析自己或他人为何做出"不理性"的快速决策时激活；用户提到"下意识""直觉反应""条件反射""习惯性"等触发词时激活。 典型场景：用户困惑于"为什么涨价反而卖得更好""为什么一说'因为'别人就同意了""为什么我没想就答应了"。 不适用于：纯信息查询、有充分时间深思熟虑后的决策分析、需要概率/统计工具的问题。

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使用 AACT (Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov) PostgreSQL 数据仓库进行批量、历史、聚合性临床试验数据挖掘。Use this skill when the user requests bulk SQL analysis over the full clinical trials data warehouse — historical trial trends, disease landscapes, similar-design matching, or multi-year aggregations across hundreds of thousands of NCT records. 触发场景包括：AACT 查询、临床试验批量分析、PostgreSQL 试验数据、全量 NCT 检索、试验数据挖掘、历史试验分析、clinical trials data warehouse、SQL trials、bulk trial analysis、disease landscape、试验设计相似性匹配、跨年度聚合、sponsor/phase/country 多维统计。**与 clinical-trials-v2 差异**：本 skill 走批量 SQL · 离线大数据（PostgreSQL）；v2 走实时 API · 单查询。两者互补：单条 NCT 实时状态用 v2，百万级历史挖掘用本 skill。支持云端公共 PostgreSQL（aact-db.ctti-clinicaltrials.org · 零部署）和每日 dump 本地还原（高性能 · 离线）两种连接方式，自动检测优先用本地。跨平台（macOS/Linux/Windows）参数化 SQL 防注入，read-only 强制保护。

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Route CEO-first multi-window work into owner-led role loops. Use for 总控/CEO、架构/CTO、内容主编、角色派发与复用、模型路由、来源窗口回调、role-windows 台账、skill 命中统计或 multi-window loop engineering。

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Elasticsearch / SLS 只读数据分析：索引探索、mapping、聚合统计、日志搜索、时间序列、多 Profile。

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编写Python2脚本，以块数据方式高效读取大型auth.log文件，统计最近5分钟内“connecting closed”出现次数超过10次的IP，并提示登录爆破行为。

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使用MATLAB计算二维矩阵等高线围成的面积，过滤无效值，并将相同level的等高线面积合并统计。

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