Datenanalyse Skills

We need to translate the given English text into German, preserving the specified name "okx-dex-token" and technical terms. The text is a description of a skill for token-level data. We must not add any extra commentary, labels, or formatting. The translation should be natural German while keeping terms like "whale", "sniper", "bundler", "riskControlLevel", "tokenTags", "dev stats", "advanced-info", "price-info", etc. Also keep the Chinese terms in parentheses as they appear: 热门, 代币榜单, 巨鲸, 逐笔成交, 每笔交易. The name "okx-dex-token" is not in the source text, so we don't include it. Just translate the text inside <text>. Let's translate: "Use this skill for token-level data: search tokens, trending/hot tokens (热门, 代币榜单), liquidity pools, holder distribution (whale/巨鲸, sniper, bundler-tagged holder %), token risk metadata (riskControl

We need to translate the given text from English to German. The text is a description of an agent skill. We must preserve the name "okx-dex-trenches" but it's not in the text, so we don't include it. We must not add any labels or extra commentary. The text includes some Chinese phrases and technical terms. We need to translate the English parts to German, but keep the Chinese phrases as they are? The instruction says "translate one short directory description" and "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." The Chinese phrases like "新盘", "扫链", "打狗" are likely technical terms or slang in the context. Should we translate them? The instruction says "preserve ... technical terms" - but these are Chinese terms. The user might expect them to remain as is because they are specific to the context. However, the target language is German, so we should translate the English parts to German, but keep the Chinese terms unchanged? The instruction says "Translate only the text inside <text>

Öffentliche Adress-Portfolioabfrage über XLayer, Solana, Ethereum, Base, BSC, Arbitrum, Polygon und 20+ Chains hinweg. Aufruf, wenn der Benutzer eine Wallet-Adresse angibt und deren Guthaben, Token-Bestände, gesamten Portfoliowert oder DeFi-Positionen abrufen möchte (z. B. „Guthaben von

Rigor Paper Context-Helfer für die Reproduktion von Deep-Learning-Repos nach dem README-First-Prinzip. Nur verwenden, wenn die README- und Repository-Dateien eine enge reproduktionskritische Lücke hinterlassen und die Aufgabe darin besteht, ein spezifisches Paper-Detail wie Datensatzaufteilung, Vorverarbeitung, Evaluierungsprotokoll, Checkpoint-Zuordnung oder Laufzeitannahme aus primären Paper-Quellen zu klären, während Konflikte aufgezeichnet werden. Nicht verwenden für allgemeine Paper-Zusammenfassung, Repository-Scanning, Umgebungseinrichtung, Befehlsausführung, titelbasierte Paper-Suche oder...

Dateibasiertes Gedächtnissystem nach Tiago Fortes PARA-Methode. Verwende diese Fähigkeit, wenn du Wissen über Sitzungen hinweg speichern, abrufen, aktualisieren oder organisieren musst. Deckt drei Gedächtnisebenen ab: (1) Wissensgraph in PARA-Ordnern mit atomaren YAML-Fakten, (2) Tägliche Notizen als roher Zeitstrahl, (3) Implizites Wissen über Benutzermuster. Behandelt auch Planungsdateien, Gedächtnisverfall, wöchentliche Synthese und Abruf via qmd. Auslöser bei jeder Gedächtnisoperation: Speichern von Fakten, Schreiben täglicher Notizen, Erstellen von Entitäten, Ausführen...

Optimiert die Anwendungsleistung über Frontend, Backend, Abfragen und Datenbanken hinweg. Verwenden Sie dies, wenn Leistungsanforderungen bestehen, wenn Sie Leistungsregressionen vermuten, wenn Core Web Vitals oder Ladezeiten verbessert werden müssen, wenn N+1-Abfragemuster behoben werden müssen oder wenn Profiling Engpässe aufdeckt.

Erstelle einen statischen interaktiven D3-Walkthrough eines Pull Requests. Verwende dies, wenn der Benutzer eine zoombare PR-Karte, eine PR-Grafik/Canvas-Orientierung oder eine alternative Visualisierung von PR-Systemkomponenten, Datenfluss, Code-Abhängigkeiten und Benutzeraktionen wünscht.

Wenn der Benutzer SEO-gesteuerte Seiten in großem Umfang mit Vorlagen und Daten erstellen möchte. Auch verwenden, wenn der Benutzer "programmatisches SEO", "Vorlagenseiten", "Seiten in großem Umfang", "Verzeichnisseiten", "Standortseiten", "[Keyword] + [Stadt]-Seiten", "Vergleichsseiten", "Integrationsseiten", "viele Seiten für SEO erstellen", "pSEO", "100 Seiten generieren", "datengesteuerte Seiten" oder "vorlagenbasierte Landingpages" erwähnt. Verwenden Sie dies immer dann, wenn jemand viele ähnliche Seiten erstellen möchte, die auf verschiedene Keywords oder Standorte abzielen. Für...

CLI zum Abfragen von Prometheus und PromQL-kompatiblen Engines (Thanos, Cortex, VictoriaMetrics, Grafana Mimir, Grafana Tempo...) — Sofortabfragen, Bereichsabfragen, Metrikentdeckung (Unterbefehle metrics/labels/meta), Ausgabeformate (table/csv/json/graph). Anwenden beim Ausführen von PromQL-Abfragen, Beheben von Leistungsproblemen bei einer Software mit Observability, Untersuchen von Latenz/Fehlerraten/Sättigung oder Analysieren von Zeitreihendaten.

Wenn der Nutzer potenzielle Kunden finden, qualifizieren und eine Liste von Interessenten erstellen möchte, die er kontaktieren kann – in den Bereichen B2B-SaaS, allgemeines B2B oder lokale Kleinunternehmen. Auch zu verwenden, wenn der Nutzer Begriffe wie "prospecting", "Interessentenliste erstellen", "Interessenten finden", "Leads finden", "Lead-Gen-Liste", "SaaS-Unternehmen finden, die", "B2B-Unternehmen finden", "lokale Unternehmen finden", "ICP-konforme Konten", "wen sollten wir ansprechen", "Outbound-Liste", "Zielkontenliste", "Kunden in meiner Nähe finden", "Unternehmen ohne Website", "Interessent..." erwähnt.

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh). Pre-installed: NumPy, Pandas, Matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, and 100+ more libraries. Use for: data processing, web scraping, image manipulation, video creation, 3D model processing, PDF generation, API calls, automation scripts. Triggers: python, execute code, run script, web scraping, data analysis, image processing, video editing, 3D...

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh). Pre-installed: NumPy, Pandas, Matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, and 100+ more libraries. Use for: data processing, web scraping, image manipulation, video creation, 3D model processing, PDF generation, API calls, automation scripts. Triggers: python, execute code, run script, web scraping, data analysis, image processing, video editing, 3D...

We need to translate the given English text into German, preserving the name "python-executor" only if it appears in the source text. The source text does not contain "python-executor" explicitly; it only appears in the instruction as the name to preserve, but not in the <text> block. So we should not include it. The translation should be accurate, keep technical terms, URLs, numbers, and product names. The text describes executing Python code in a sandboxed environment via inference.sh, lists pre-installed libraries, use cases, and triggers. Translate naturally into German. Key points: "safe sandboxed environment" -> "sicheren Sandkasten-Umgebung" or "sicheren isolierten Umgebung"? "Sandboxed" is often "Sandkasten" or "isoliert". "Pre-installed" -> "Vorinstalliert". "100+ more libraries" -> "über 100 weitere Bibliotheken". "Use for" -> "Verwendung für". "Triggers" -> "Auslöser" or "Trigger

Analysiert Ausgabendaten von Anbietern aus Ramp und exportiert sie in verbundene Systeme. Verwenden, wenn der Benutzer nach "Analyse der Anbieterausgaben", "Aufbau einer Anbieterdatenbank", "Aktualisierung verwalteter Anbieter", "Bericht über Top-Anbieter", "Anzeige von Anbietern mit Ausgaben über X", "Analyse der Anbieterausgaben", "Anbieterverlängerungen", "Vertragsablaufdaten" fragt oder nach Ausgabemustern von Anbietern, Anbieterverantwortlichen, Bestellungen oder abteilungsbezogenen Anbieterdaten fragt.

Wenn der Nutzer ein Empfehlungsprogramm, Partnerprogramm oder eine Mundpropaganda-Strategie erstellen, optimieren oder analysieren möchte. Auch verwenden, wenn der Nutzer 'Empfehlung', 'Partner', 'Botschafter', 'Mundpropaganda', 'Viral Loop', 'Freunde werben', 'Partnerprogramm', 'Empfehlungsanreiz', 'Wie bekomme ich Empfehlungen', 'Kunden werben Kunden' oder 'Partnerauszahlung' erwähnt. Verwenden, wenn jemand möchte, dass bestehende Nutzer oder Partner neue Kunden gewinnen. Für startspezifische Viralität siehe launch.

Untersuche eine Frage anhand vertrauenswürdiger Primärquellen und halte die Ergebnisse als Markdown-Datei im Repository fest. Verwende dies, wenn der Benutzer ein Thema recherchieren, Dokumentations- oder API-Fakten sammeln oder Lesevorarbeit an einen Hintergrundagenten delegieren möchte.

Wenn der Benutzer Hilfe bei Revenue Operations, Lead-Lifecycle-Management oder Marketing-zu-Vertrieb-Übergabeprozessen benötigt. Auch verwenden, wenn der Benutzer 'RevOps', 'Revenue Operations', 'Lead-Scoring', 'Lead-Routing', 'MQL', 'SQL', 'Pipeline-Stufen', 'Deal Desk', 'CRM-Automatisierung', 'Marketing-zu-Vertrieb-Übergabe', 'Datenhygiene', 'Leads erreichen den Vertrieb nicht', 'Pipeline-Management', 'Lead-Qualifizierung' oder 'wann sollte Marketing an den Vertrieb übergeben' erwähnt. Verwenden Sie dies für alles, was die Systeme und... betrifft.

Plant, implementiert und überprüft Migrationen von anderen CMS- und Contentsystemen nach Sanity. Verwenden bei Migration oder Replatforming zu Sanity von AEM, Adobe Experience Manager, Contentful, Strapi, Webflow, WordPress, Payload, Drupal, Markdown/MDX/Frontmatter-Dateien, WXR/XML-Exporten, CMS-APIs, Datenbank-Dumps, statischem HTML oder beim Entwerfen von Extraktions-, Transformations-, Portable-Text-Konvertierungs-, Asset-Migrations-, Redirect-, Validierungs- und Cutover-Workflows.

Wenn der Benutzer Schema-Markup und strukturierte Daten auf seiner Website hinzufügen, korrigieren oder optimieren möchte. Auch verwenden, wenn der Benutzer „Schema-Markup“, „strukturierte Daten“, „JSON-LD“, „Rich Snippets“, „schema.org“, „FAQ-Schema“, „Produktschema“, „Bewertungsschema“, „Breadcrumb-Schema“, „Google Rich Results“, „Knowledge Panel“, „Sternebewertungen in der Suche“ oder „strukturierte Daten hinzufügen“ erwähnt. Verwenden Sie dies immer dann, wenn jemand möchte, dass seine Seiten in Google verbesserte Ergebnisse anzeigen. Für allgemeinere SEO-Probleme siehe seo-audit. Für KI...

Wenn der Benutzer SEO-Probleme auf seiner Website prüfen, überprüfen oder diagnostizieren möchte. Auch verwenden, wenn der Benutzer "SEO-Audit", "technisches SEO", "warum werde ich nicht gefunden", "SEO-Probleme", "On-Page-SEO", "Meta-Tags-Überprüfung", "SEO-Health-Check", "mein Traffic ist eingebrochen", "verlorene Rankings", "werde nicht in Google angezeigt", "Website rankt nicht", "Google-Update hat mich getroffen", "Seitengeschwindigkeit", "Core Web Vitals", "Crawl-Fehler" oder "Indexierungsprobleme" erwähnt. Auch verwenden, wenn der Benutzer nur vage sagt wie "mein SEO ist schlecht" oder "Hilfe...

Wenn der Benutzer die Optimierung von Anmelde-, Registrierungs-, Kontoerstellungs- oder Testaktivierungsabläufen wünscht. Auch verwenden, wenn der Benutzer "Anmeldekonversionen", "Registrierungshürden", "Anmeldeformular-Optimierung", "kostenlose Testanmeldung", "Anmeldeabbrüche reduzieren", "Kontoerstellungsablauf", "niemand meldet sich an", "Anmeldeabbrüche", "Testkonversionsrate", "niemand schließt die Registrierung ab", "zu viele Schritte zur Anmeldung" oder "unsere Anmeldung vereinfachen" erwähnt. Verwenden Sie dies immer dann, wenn der Benutzer einen Anmelde- oder Registrierungs...

Verwenden, wenn der Benut

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