Excel 数据分析多步编排器。覆盖:(1) 读取多 Sheet Excel 文件并统计行数,(2) 大文件检测(≥10k 行自动 Parquet 优化),(3) 数据清洗(缺失值、文本标准化、无效字符),(4) 条件筛选与分类提取,(5) 跨 Sheet 统计聚合,(6) 导出 Excel/CSV 并提供下载链接。覆盖从数据读取到报告生成全流程,按步骤编排 capability 子 skill。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill,不要自行写几行 pandas 就回答**:①用户出现触发词:Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 / 数据清洗 / 数据统计 / 数据筛选 / 数据可视化 / 数据导出 / 汇总统计 / 透视表 / 分组统计 / 交叉分析 / 趋势分析 / 对比分析 / 异常值检测 / 去重 / 缺失值处理 / Excel 报告 / 生成报表 / analyze Excel / data analysis / data cleaning / pivot table;②用户上传或指定了 .xlsx / .xls / .csv 文件并要求分析、清洗、统计或可视化;③任务涉及多 Sheet 读取、条件筛选、分类汇总、图表生成中的任意一项;④用户要求导出带格式的 Excel 报告或下载链接。仅不用于:不涉及表格数据的纯文本处理、图片分析(使用 sn-da-image-caption)、单个公式计算的简单问答。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
OpenClaw 系统诊断和性能分析工具。分析 agent 推理耗时、Token 用量、工具调用统计、 Run 时间线、Gateway 重启历史。支持多种模式:批量分析(默认)、实时跟踪(-f)、 摘要统计(-s)、高级诊断(--advanced)。支持多 Agent 过滤。 使用场景:当用户询问 OpenClaw 运行状态、性能瓶颈、推理延迟、Token 消耗、 工具执行统计、错误排查、agent 活动分析时触发。 触发词:诊断、diagnostics、性能分析、推理耗时、token统计、运行状态、 agent分析、工具调用统计、Run详情、Gateway重启。 指令触发:/diag — 直接执行诊断,支持参数透传。
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bytedance/agentkit-samples☆ 4702026年10月12日 更新
统计分析师(统先)。专注于描述性统计、推断统计、假设检验和统计建模,为分析提供严谨的统计基础。
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darker2016/workbuddy-skill-groups☆ 272026年8月17日 更新
Econometrics skill for descriptive statistics and summary tables. Activates when the user asks about: "descriptive statistics", "summary statistics", "summary table", "Table 1", "balance table", "means and standard deviations", "correlation matrix", "data summary", "sample characteristics", "variable distributions", "描述性统计", "描述统计", "汇总统计", "统计表", "均值标准差", "平衡性检验", "相关矩阵", "样本特征", "变量分布"
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brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills☆ 4,5972026年10月12日 更新
用于生成MySQL应付账款统计查询,按到期时间(当前、1个月内、3个月内)分组统计金额,并确保时间范围互不重叠。
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ECNU-ICALK/AutoSkill☆ 5982026年5月10日 更新
用于生成MySQL应付账款统计查询,按到期时间(当前、1个月内、3个月内)分组统计金额,并确保时间范围互不重叠。
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David-Li0406/meta-skill-evloving☆ 22026年7月14日 更新
Audit or improve manuscript statistical reporting, including experimental units, replication, uncertainty, tests, and figure statistics. Use for 统计审查、统计方法小节、图注统计 and reviewer concerns; compute new analyses only when requested with data.
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Yuan1z0825/nature-skills☆ 4.8万2026年10月13日 更新
嵌入式网络调试工具,用于发现接口、抓包、分析 pcap/pcapng、做连通性测试、端口扫描和流量统计。 当用户提到 Wireshark、tshark、Npcap、抓包、网络联调、端口扫描、连通性排查、pcap 分析、 网络接口、ping 测试、traceroute、流量统计、Modbus TCP、EtherNet/IP 等网络协议调试时自动触发, 也兼容 /net 显式调用。即使用户只是说"抓个包看看"、"扫一下端口"、"网络通不通"或"分析一下这个 pcap", 只要上下文中出现具体工具名(tshark、Wireshark、Npcap)、协议名(Modbus TCP、EtherNet/IP、ICMP 等)、 调试动作(抓包、端口扫描、连通性测试、ping、traceroute、流量统计、pcap 分析)或网络接口操作,就应触发此 skill。
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zhinkgit/embeddedskills☆ 7442026年9月3日 更新
使用Python的jieba库对文本文件进行分词和词频统计,并按指定格式(词,词频)输出频率最高的N个词。
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ECNU-ICALK/AutoSkill☆ 5982026年5月10日 更新
根据用户设定的参数生成符合Z=X+nY公式的混合高斯分布随机数,计算理论期望与方差及U统计量,并绘制频率分布直方图以分析样本量对分布的影响。
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ECNU-ICALK/AutoSkill☆ 5982026年5月10日 更新
编写Matlab脚本,从CSV文件中提取指定列(A、B、C列),保存为新文件,并计算各列最大值和最小值,最后将统计结果输出到Excel表格的新Sheet中。
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ECNU-ICALK/AutoSkill☆ 5982026年5月10日 更新
字段分布校验工具。读取结构化数据文件(CSV、TSV、Excel等),按模式检查数值字段统计特征或分类字段频率分布是否合理。 数值模式用于检查均值、标准差、中位数、分位数等统计量;分类模式用于检查类别数上限和单类占比是否异常。 当用户提到分布校验、统计特征验证、类别频率检查、类别倾斜检测等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分布校验",只要任务涉及验证字段整体分布是否偏移或失衡,就应该使用此skill。
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cas-bigdatalab/piflow☆ 5412026年9月22日 更新
行业数据查询与分析工具。接入多种合规公开数据源,支持精确匹配、模糊搜索、聚合统计、分组排序等查询方式。当前已覆盖工商企业基本信息、产业链节点区域指标、产业链企业信息、A股相关信息以及其他等大部分场景。完整的可用数据源清单及其字段结构需通过 describe_datasource 接口动态获取。 当用户提出任何涉及企业、公司、行业或产业链的数据查询意图时,都应触发此 Skill。典型场景包括但不限于: - 查询某家公司的工商注册信息(名称、法人、注册资本、成立日期、经营范围、股东、融资历史等) - 查询 A 股上市公司基本面、证券信息、F10 数据、IPO 信息、分红派息、高管信息 - 查询某条产业链的结构,包括节点企业、区域分布、各类标签企业统计(龙头、高新、专精特新、独角兽、小巨人等) - 查询产业链区域指标(营收、资产、利润率、ROE、知识产权、招投标数据等) - 按地域、行业、企业标签等维度做聚合统计或分组分析 - 用户提到"查一下某某公司"、"帮我看看这家企业"、"xx产业有哪些龙头"等任何公开数据查询意图 即使无法确定所需数据是否已覆盖,也应先调用数据源列表接口探查,不可直接拒绝或猜测。数据来自合规公开渠道,结果仅供参考,不构成决策依据。
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bytedance/agentkit-samples☆ 4702026年10月12日 更新
供应链与生产运营 (供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后 just-in-case、多源、近岸/友岸的回摆;精益派反驳崩的是『假精益』——单一来源+砍库存不砍变异) ⇄ 服务水平 vs 库存成本(安全库存/报童模型/ABC-XYZ 的经典取舍,牛鞭效应放大上游波动) ⇄ 成本导向压价 vs 供应商共生开发(Kraljic 分级、丰田供应商协会式长期共生 vs 年降指标与竞价) ⇄ 一个数 vs 各部门各算各的(S&OP/IBP 的本质是跨职能对齐到一套数字与一份产销计划))**; (b) 工具栈(此行的工具是『系统+方法』的混合) — ERP/MRP(SAP S/4HANA PP·MM、Oracle、用友·金蝶、Odoo、NetSuite)、APS 高级计划排程(Kinaxis RapidResponse、o9、Blue Yonder、SAP IBP、OMP、Siemens Opcenter APS)、MES/车间执行(Siemens Opcenter、Rockwell FactoryTalk、黑湖智造)、WMS/TMS、需求预测(统计模型 + Nixtla StatsForecast/Prophet、FVA 预测增值分析)、运筹优化与仿真(OR-Tools、Gurobi、Pyomo、AnyLogic、FlexSim、SimPy)、供应链风险与多级可视(Resilinc、Everstream、Interos)、分析层(SQL/Python pandas/Power BI)、以及纸笔工具(价值流图 VSM、A3、看板、标准作业票)—— 选型决策树的关键分岔是 MTS/MTO/ATO/ETO 履行模式与需求变异度,而非厂商功能清单; (c) 心智模型层 — 利特尔法则(在制品 = 产出率 × 流动时间)、瓶颈与非瓶颈、缓冲三态(库存/时间/产能缓冲)、解耦点(客户订单渗透点 CODP)、牛鞭效应、takt time 节拍与产线平衡、OEE 与六大损失、muda·mura·muri 三种浪费、自働化 jidoka 与安灯、防错 poka-yoke、SMED 快速换模换出小批量、平准化 heijunka、PDCA 与丰田改善型 Toyota Kata、DMAIC 与 Cpk 过程能力、报童模型与安全库存公式、ABC-XYZ 分级; (d) 工作流/SOP — 跑一轮月度 S&OP(需求评审→供应评审→预 S&OP→执行 S&OP)、做需求预测与预测误差复盘(MAPE/WMAPE/bias/FVA)、设定库存分级与安全库存、MRP 跑批与例外消息处理(缺料齐套与 MRP 神经质)、瓶颈识别与 DBR 排产、价值流图现状图→未来图→改善计划、新品导入 NPI 与多级 BOM/ECN 工程变更、供应商选择与开发(RFQ→审厂→APQP/PPAP→量产→年度绩效)、断料应急与交期承诺(ATP/CTP)、循环盘点与库存准确率; (e) 知识正典(en/ja 一手极厚,中译齐全) — 《目标 The Goal》Goldratt(TOC 小说体奠基)、《丰田生产方式》大野耐一、《改变世界的机器》Womack·Jones·Roos(MIT IMVP 研究)、《精益思想 Lean Thinking》Womack & Jones、《丰田模式 The Toyota Way》Liker、《工厂物理学 Factory Physics》Hopp & Spearman(排队论视角的运营科学)、《学习观察 Learning to See》Rother & Shook(VSM)、《丰田套路 Toyota Kata》Rother、Spear & Bowen 的 HBR 1999《Decoding the DNA of the Toyota Production System》、Lee/Padmanabhan/Whang 1997《The Bullwhip Effect in Supply Chains》、Ptak & Smith 的 DDMRP、Orlicky 的 MRP、Chopra & Meindl 的供应链管理教材、Deming《转危为安 Out of the Crisis》、Sheffi《The Resilient Enterprise》、ASCM/APICS 的 SCOR 参考模型与 CPIM/CSCP 知识体系; (f) 行业大佬/figures — 大野耐一(TPS 立法者)、新乡重夫(SMED/防错)、Eliyahu Goldratt(TOC 创立者)、W. Edwards Deming(变异与系统观)、James Womack & Daniel Jones(把 TPS 译成西方可学的『精益』)、Jeffrey Liker(丰田模式学术化)、Mike Rother(VSM 与改善型)、Wallace Hopp & Mark Spearman(工厂物理学)、Hau Lee(斯坦福,牛鞭效应与 Triple-A 供应链)、Yossi Sheffi(MIT,韧性)、Carol Ptak & Chad Smith(DDMRP)、David Simchi-Levi(MIT,风险敞口指数)、Steven Spear(TPS 的 DNA)、以及中文圈的供应链实务作者(刘宝红等); (g) 争议/批判(必须保留不洗白) — JIT 是不是 2021 全球断链的元凶(精益派反驳:崩的是单一来源+砍库存不砍变异的『假精益』);西方学精益的高失败率(只搬工具不搬思维,精益在很多工厂沦为裁员的代号);六西格玛黑带官僚化与扼杀创新之争;TOC 派与精益派互相攻击(Goldratt 讽刺精益是等浪费自己浮现);预测无用论(需求驱动派说预测必然错、要靠缓冲吸收)vs 统计预测派;控制塔/数字孪生/AI 预测的过度承诺与高项目失败率;中国制造的年降与内卷式压价 vs 供应商共生;近岸·友岸外包是真实产能转移还是政治叙事; (h) 流派/思想谱系 — **精益/TPS 派(丰田血统:大野-新乡→Womack/Jones/Liker/Rother,信全局消除浪费与人的改善能力)** vs **约束理论 TOC 派(Goldratt:系统产出只由瓶颈决定,聚焦五步、DBR、缓冲管理)** vs **统计质量/六西格玛派(Deming-Juran-Shewhart→GE/Motorola,信减少变异与过程能力)** vs **运营科学/工厂物理学派(Hopp & Spearman:用排队论与数学定律解释,认为精益与 TOC 都是特例)** vs **需求驱动/DDMRP 派(Ptak & Smith:预测不可靠,靠战略解耦缓冲)** vs **韧性/风险派(Sheffi、Simchi-Levi:效率之外必须为断链设计)**。不含: 跨境电商卖家的发货与头程物流(已由 cross-border-ecommerce 覆盖)、纯采购的商务谈判技巧、企业级 ERP 的代码实施与二次开发、通用项目管理。) Master OS — automated mastery of 供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后
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swaylq/master-skill☆ 1492026年9月6日 更新
使用Python的jieba库对文本文件进行分词和词频统计,并按指定格式(词,词频)输出频率最高的N个词。
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David-Li0406/meta-skill-evloving☆ 22026年7月14日 更新
编写Matlab脚本,从CSV文件中提取指定列(A、B、C列),保存为新文件,并计算各列最大值和最小值,最后将统计结果输出到Excel表格的新Sheet中。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
David-Li0406/meta-skill-evloving☆ 22026年7月14日 更新
根据用户设定的参数生成符合Z=X+nY公式的混合高斯分布随机数,计算理论期望与方差及U统计量,并绘制频率分布直方图以分析样本量对分布的影响。
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David-Li0406/meta-skill-evloving☆ 22026年7月14日 更新
统计多Sheet Excel总行数并根据规模选择处理策略,提取特定维度信息进行去重统计,并生成摘要与明细报表。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
读取多 Sheet Excel 文件并统计规模,支持大文件向 Parquet 格式转换、分类数据统计及可视化报告生成。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
动态统计Excel总行数,当数据量过大(≥10000行)时自动转换为Parquet格式加速读取,并对指定目标列进行条件筛选、分类汇总与结果导出,适用于超大体积Excel文件的快速读取与统计分析。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
对Excel数据进行自定义分类统计、交叉分析与可视化,并基于多维度指标(如文本长度、术语密度、正则匹配等)进行综合评分与分级,适用于多类别数据分布统计及文本内容难度/质量评估场景。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
Word / PDF / PPT 文档解析与数据分析引擎。覆盖三类文件格式的全量提取、表格数值化、图表理解与跨文档汇总分析。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**:①用户上传或指定了 .docx / .doc / .pdf / .pptx / .ppt 文件并要求分析、提取或统计其中内容;②用户出现触发词:Word分析 / PDF解析 / PPT提取 / 文档分析 / 报告解析 / 幻灯片分析 / 发票提取 / 合同分析 / 文档统计 / 错别字 / 语病 / 字号检查 / 简历分析 / 多文档对比;③任务涉及从文档中提取表格、数值、图表、格式(颜色/高亮/字号)、组织架构、时间线等结构化信息。仅不用于:Excel/CSV 数据分析(使用 sn-da-excel-workflow)、纯图片分析(使用 sn-da-image-caption)。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
对多 Sheet 的 Excel 文件进行行数统计、大文件 Parquet 转换预处理、数据清洗及分组聚合分析,并生成带样式标记的统计表与可视化图表。
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OpenSenseNova/SenseNova-Skills☆ 5,7582026年10月9日 更新
嵌入式 CAN / CAN-FD 调试工具,用于扫描接口、监控报文、发送测试帧、记录日志、数据库文件解码和总线统计。 当用户提到 CAN、CAN-FD、DBC 解码、总线抓包、USB-CAN 联调、报文发送、总线统计、 PCAN、Vector、slcan、CAN 接口扫描、CAN ID 过滤、ASC 日志、BLF 文件时自动触发, 也兼容 /can 显式调用。即使用户只是说"看看 CAN 报文"、"发一帧试试"或"解码一下 DBC", 只要上下文明确提到 CAN 总线通信的操作或问题就应触发此 skill。
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zhinkgit/embeddedskills☆ 7442026年9月3日 更新