Skills de Análisis de datos

Habilidad de investigación profunda: búsquedas web paralelas amplias, validación multifuente, seguimiento de confianza, informe en Markdown con citas. Compatible con 11 tipos de investigación: mercado (TAM/SAM, segmentos, precios, tendencias), dominio (estructura industrial, ecosistema, panorama regulatorio), técnico (arquitectura, herramientas, benchmarks), competitivo (análisis de competidores, posicionamiento, ganancias/pérdidas), producto (análisis de características, reseñas, señales de hoja de ruta), académico (revisión de literatura, redes de citas, autores clave), persona/organización (debido...

We need to translate the given text from English to Spanish. The text describes a skill called "explore-run" but the instruction says to preserve the name if it appears in the source text. The name "explore-run" appears in the text? Actually, the text says "Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill" - the name is "explore-run" but it's not explicitly written as a separate name. The instruction says "Name to preserve: explore-run" but the source text does not contain "explore-run" as a standalone term. It contains "Rigor Explore run leaf skill". Possibly the name is part of the description. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." So we should translate the entire text as is, preserving any product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "explore-run" does not appear in the source text, so we don't need to include it. However, "Rigor Improve" and "R

Admin-only paginated viewer for stable canister state. Use whenever the user asks for a viewer, dashboard, debug panel, or admin browse over backend data — users, items, orders, logs, or any stable Map/Set/Array/VarArray/List/Stack/Queue. Pre-installed in every Caffeine app via the `caffeineai-data-viewer` mops package; this skill explains what it does and how to keep using it correctly.

Make a canister's data queryable by the Caffeine Data Intelligence agent. Use whenever an app stores structured data (Maps/Lists/arrays of records) that should be answerable in natural language — "top customers", "revenue by region", "active projects". Adds a discoverable `schema()` and a JSON `execute()` query endpoint via the `caffeineai-oql` mops package's `Expose` mixin.

Extrae listas estructuradas de empresas desde directorios con Firecrawl. Útil para extraer datos de YC, Crunchbase, Product Hunt, G2, directorios de startups, directorios por categoría o bases de datos personalizadas de empresas en listas JSON, CSV, listas listas para CRM o tablas de investigación.

Monitorea precios, funciones, registros de cambios, paneles y modificaciones de productos de la competencia con Firecrawl. Úsalo para inteligencia competitiva recurrente, extracción de niveles de precios, seguimiento de cambios en funciones o alertas estructuradas sobre competidores.

Extrae métricas de paneles de análisis y herramientas web internas con el navegador Firecrawl. Úsalo cuando el usuario necesite informes de paneles, resúmenes de métricas multiplataforma, extracción de análisis autenticados, informes por rango de fechas o métricas estructuradas desde paneles web.

Realizar investigación profunda de múltiples fuentes con Firecrawl. Usar cuando el usuario solicite investigar un tema, comparar perspectivas, producir un informe con fuentes, indagar una pregunta técnica o de mercado, o sintetizar evidencia web de muchas fuentes.

Construye una base de conocimiento a partir de contenido web con Firecrawl. Úsalo para documentación de referencia local, fragmentos listos para RAG, conjuntos de datos para ajuste fino, espejos de documentación, corpus temáticos o markdown listo para LLM organizado desde fuentes web.

Genera listas estructuradas de prospectos a partir de bases de datos de clientes potenciales y directorios web con el navegador Firecrawl. Úsalo para encontrar prospectos por rol, tipo de empresa, industria, etapa, ubicación, tecnologías u otros criterios y exportar JSON o CSV listos para CRM.

Producir resúmenes de inteligencia de prospectos previos a reuniones con Firecrawl. Usar cuando el usuario necesite investigación de empresas, investigación de personas, noticias recientes, puntos de conversación, puntos débiles o preparación para contactos antes de una llamada de ventas, reunión de asociación, conversación con inversores o entrevista con clientes.

Extrae métricas de mercado, financieras, de ganancias, industriales y de empresas con Firecrawl. Úsalo cuando el usuario solicite investigación de mercado, tendencias de la industria, datos de empresas públicas, comparaciones financieras, investigación de ganancias o informes de mercado estructurados.

Encuentra los artículos que responden a una consulta de investigación con Firecrawl Research, utilizando búsqueda semántica, expansión semántica y estructural, y verificación en el cuerpo del texto. Usa siempre esta habilidad para cualquier tarea de búsqueda de literatura o recuperación de artículos, ya sea para consultas de un solo artículo o conjuntos completos de múltiples artículos.

Auditar el SEO de un sitio web con Firecrawl. Úsalo cuando el usuario solicite una auditoría SEO, revisión de metadatos y encabezados, análisis del mapa del sitio o estructura del sitio, oportunidades de palabras clave, comparación de SERP de competidores o recomendaciones priorizadas de optimización de búsqueda.

Ejecuta flujos de trabajo de Firecrawl orientados a resultados que generen entregables como informes de investigación, auditorías SEO, informes de control de calidad, listas de prospectos, bases de conocimiento, sistemas de diseño web y otros artefactos estructurados de datos web. Úsalo cuando el usuario quiera que Firecrawl complete un flujo de trabajo empresarial, de marketing, de producto o creativo, en lugar de simplemente extraer una página o integrar llamadas API en código.

Cuando el usuario quiera planificar, evaluar o construir una herramienta gratuita con fines de marketing — generación de leads, valor SEO o reconocimiento de marca. También úsalo cuando el usuario mencione "ingeniería como marketing", "herramienta gratuita", "herramienta de marketing", "calculadora", "generador", "herramienta interactiva", "herramienta de generación de leads", "construir una herramienta para leads", "recurso gratuito", "calculadora de ROI", "herramienta de evaluación", "herramienta de auditoría", "¿debería construir una herramienta gratuita?" o "herramientas para generación de leads". Úsalo siempre que alguien quiera construir algo útil y...

Estructuras de datos en Golang — slices (internos, crecimiento de capacidad, preasignación, paquete slices), maps (internos, buckets hash, paquete maps), arrays, container/list/heap/ring, strings.Builder vs bytes.Buffer, colecciones genéricas, punteros (unsafe.Pointer, weak.Pointer) y semántica de copia. Úsalo al elegir u optimizar estructuras de datos en Go, implementar contenedores genéricos, usar paquetes container/, punteros unsafe o weak, o cuestionar internos de slices/maps.

Flujos reactivos y programación dirigida por eventos en Golang usando samber/ro — implementación de ReactiveX con más de 150 operadores seguros en tipos, observables fríos/calientes, 5 tipos de sujetos (Publish, Behavior, Replay, Async, Unicast), pipelines declarativos mediante Pipe, más de 40 complementos (HTTP, cron, fsnotify, JSON, registro), contrapresión automática, propagación de errores e integración con el contexto de Go. Aplicar al usar o adoptar samber/ro, cuando el código base importe github.com/samber/ro, o al construir procesos asíncronos...

Esta habilidad debe usarse cuando el usuario quiera "ejecutar una evaluación", "evaluar mi agente ADK", "escribir un conjunto de datos de evaluación", "analizar fallos de evaluación", "comparar resultados de evaluación", "optimizar el agente", o necesite orientación sobre la metodología de evaluación de Agent Platform y el Quality Flywheel. Cubre métricas de evaluación, esquema de conjuntos de datos, puntuación LLM-como-juez y causas comunes de fallos. NO usar para patrones de código de API (usar google-agents-cli-adk-code), implementación (usar google-agents-cli-deploy) o creación de proyectos (usar...

Buscar, raspar, rastrear, extraer datos estructurados y monitorear páginas web a través de la CLI de ScrapeGraph AI. Úsalo cuando el usuario solicite buscar en la web, raspar una página web, obtener contenido de una URL, extraer JSON de un sitio, rastrear documentación o secciones de un sitio, monitorear una página en busca de cambios, inspeccionar el historial de solicitudes, verificar créditos de ScrapeGraph o validar la configuración de la API.

Consulta de asistencia y marcación de Feishu: consulta tu propio registro de asistencia y marcación

当需要用 lark-cli 操作飞书多维表格（Base）时调用：搜索 Base、建表、字段管理、记录读写、记录分享链接、视图配置、历史查询，以及角色/表单/仪表盘管理/工作流；也适用于把旧的 +table / +field / +record 写法改成当前命令写法。涉及字段设计、公式字段、查找引用、跨表计算、行级派生指标、数据分析需求时也必须使用本 skill。

飞书会议纪要（Note）直查：已知 note_id 时查询纪要详情、展示类型、关联文档 token，并读取 unified 原始逐字记录。当用户已持有 note_id，或从文档显式 vc-node-id 获得 note_id 时使用。不负责会议/日程/妙记定位、文档标题搜索或 Docx 正文读取。

飞书电子表格：创建和操作电子表格。支持创建表格、创建/复制/删除/更新工作表、读写单元格、追加行数据、查找内容、导出文件。当用户需要创建电子表格、管理工作表、批量读写数据、在已知表格中查找内容、导出或下载表格时使用。若用户是想按名称或关键词搜索云空间里的表格文件，请改用 lark-doc 的 docs +search 先定位资源。

Investiga lo que la gente realmente dice sobre cualquier tema en los últimos 30 días. Extrae publicaciones e interacciones de Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub y la web.

Indexa y busca repositorios de código, documentación, artículos de investigación, datasets de HuggingFace, carpetas locales, espacios de trabajo de Slack, Google Drive, X (Twitter) y paquetes con Nia AI. Incluye arranque de autenticación, investigación autónoma con Oracle, búsqueda en vivo de GitHub, agente Tracer, análisis de dependencias, compartición de contexto, asesor de código, agente de documentos, extracción de datos, operaciones del sistema de archivos y conectores genéricos.

Crear y editar Bases de Obsidian (archivos .base) con vistas, filtros, fórmulas y resúmenes. Usar al trabajar con archivos .base, crear vistas tipo base de datos de notas, o cuando el usuario mencione Bases, vistas de tabla, vistas de tarjeta, filtros o fórmulas en Obsidian.

Usa esta skill cuando el usuario solicite exportar registros de auditoría, encontrar la ubicación de los registros de auditoría, ver el historial de comandos, 导出日志, 查看日志, 日志路径, 操作记录, 调用记录, 命令历史. NO la uses para saldo de billetera, búsqueda de tokens, intercambio ni ninguna otra operación en cadena; usa la skill correspondiente en su lugar.

We need to translate the given text from English to Spanish, preserving the name "okx-defi-invest" and other technical terms. The text is a description of an agent skill. We must not add any extra commentary, labels, or formatting. The translation should be accurate and natural in Spanish. The text includes: "OKX-aggregated DeFi discovery and execution — for users who want OKX to find and route to the best protocol WITHOUT naming a specific DApp. **If the user names ANY third-party protocol/DApp as destination (Aave, Lido, PancakeSwap, Uniswap, Curve, Compound, Morpho, Pendle, Kamino, Raydium, Hyperliquid, Polymarket, etc.), route to okx-dapp-discovery — NOT here, even if the verb (deposit, stake, add liquidity, borrow, claim) matches.** DApp-agnostic triggers: 'invest in DeFi', 'earn yield on...'" We need to translate the entire text inside <text> tags. The name "okx

Expone señales de la capa social para mercados cripto. Tres grupos de capacidades: noticias (feed de noticias cripto agregadas más recientes, filtrar artículos por símbolo de moneda, realizar búsquedas de texto completo por palabras clave, obtener un artículo completo y listar plataformas upstream disponibles — blockbeats, odaily, theblock y similares — para usar como filtros); sentimiento (clasificar monedas por volumen de menciones sociales en 1h / 4h / 24h, además de conteos alcistas/bajistas/neutrales por moneda con una tendencia opcional por intervalos de tiempo); ambiente (popularidad por contrato...