डेटा विश्लेषण Skills

गहन शोध कौशल — व्यापक समानांतर वेब खोज, बहु-स्रोत सत्यापन, विश्वास ट्रैकिंग, उद्धृत मार्कडाउन रिपोर्ट। 11 शोध प्रकारों का समर्थन करता है: बाजार (TAM/SAM, खंड, मूल्य निर्धारण, रुझान), डोमेन (उद्योग संरचना, पारिस्थितिकी तंत्र, नियामक परिदृश्य), तकनीकी (आर्किटेक्चर, उपकरण, बेंचमार्क), प्रतिस्पर्धी (प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, स्थिति, जीत/हार), उत्पाद (सुविधा विश्लेषण, समी

We need to translate the given English text into Hindi. The text describes a skill called "explore-run" but the instruction says to preserve the name only if it appears in the source text. The name "explore-run" does appear in the source text? Actually, the source text says "Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill" - so "explore-run" is not explicitly written as a single word; it's "Rigor Explore run". But the name to preserve is "explore-run". However, the instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." The name "explore-run" does not appear as such. The source has "Rigor Explore run" which might be interpreted as the skill name. But the user says "Name to preserve: explore-run". I think we should not add it if not in source. The source text includes "Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill" - so "Rigor Explore run" is part of the text. We need to translate that. But the instruction says

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.

Firecrawl के साथ निर्देशिकाओं से संरचित कंपनी सूचियाँ निकालें। YC, Crunchbase, Product Hunt, G2, स्टार्टअप निर्देशिकाओं, श्रेणी निर्देशिकाओं, या कस्टम कंपनी डेटाबेस को JSON, CSV, CRM-तैयार सूचियों, या शोध तालिकाओं में स्क्रैप करने के लिए उपयोग करें।

Firecrawl के साथ प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण, सुविधाओं, चेंजलॉग, डैशबोर्ड और उत्पाद परिवर्तनों की निगरानी करें। आवर्ती प्रतिस्पर्धी खुफिया जानकारी, मूल्य स्तर निष्कर्षण, सुविधा परिवर्तन ट्रैकिंग, या संरचित प्रतिस्पर्धी अलर्ट के लिए उपयोग करें।

एनालिटिक्स डैशबोर्ड और आंतरिक वेब टूल से Firecrawl ब्राउज़र के साथ मेट्रिक्स निकालें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता को डैशबोर्ड रिपोर्टिंग, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म मेट्रिक सारांश, प्रमाणित एनालिटिक्स निष्कर्षण, तिथि-सीमा रिपोर्ट, या वेब डैशबोर्ड से संरचित मेट्रिक्स की आवश्यकता हो।

Firecrawl के साथ बहु-स्रोत गहन शोध चलाएँ। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता किसी विषय पर शोध करने, दृष्टिकोणों की तुलना करने, स्रोत-आधारित ब्रीफिंग तैयार करने, किसी तकनीकी या बाजार प्रश्न की जांच करने, या कई स्रोतों से वेब साक्ष्य को संश्लेषित करने के लिए कहे।

फायरक्रॉल के साथ वेब सामग्री से एक ज्ञानकोष बनाएं। स्थानीय संदर्भ दस्तावेज़ों, RAG-तैयार खंडों, फाइन-ट्यूनिंग डेटासेट, दस्तावेज़ीकरण मिरर, विषय कोष, या वेब स्रोतों से व्यवस्थित LLM-तैयार मार्कडाउन के लिए उपयोग करें।

प्रॉस्पेक्ट डेटाबेस और वेब डायरेक्ट्रीज़ से Firecrawl ब्राउज़र के साथ संरचित लीड सूचियाँ तैयार करें। भूमिका, कंपनी प्रकार, उद्योग, चरण, स्थान, प्रौद्योगिकियों या अन्य मानदंडों के आधार पर प्रॉस्पेक्ट खोजने और CRM-तैयार JSON या CSV निर्यात करने के लिए उपयोग करें।

फायरक्रॉल के साथ मीटिंग से पहले लीड इंटेलिजेंस ब्रीफ तैयार करें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता को सेल्स कॉल, पार्टनरशिप मीटिंग, निवेशक वार्तालाप या ग्राहक साक्षात्कार से पहले कंपनी अनुसंधान, व्यक्ति अनुसंधान, हालिया समाचार, बातचीत के बिंदु, समस्या बिंदु या आउटरीच तैयारी की आवश्यकता हो।

Firecrawl के साथ बाजार, वित्तीय, आय, उद्योग और कंपनी मीट्रिक्स निकालें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता बाजार अनुसंधान, उद्योग रुझान, सार्वजनिक कंपनी डेटा, वित्तीय तुलना, आय अनुसंधान या संरचित बाजार रिपोर्ट मांगे।

Firecrawl Research के साथ किसी शोध प्रश्न का उत्तर देने वाले पेपर खोजें, जिसमें सिमैंटिक सर्च, सिमैंटिक और स्ट्रक्चरल विस्तार, और इन-बॉडी सत्यापन का उपयोग किया जाता है। किसी भी साहित्य-खोज / पेपर-प्राप्ति कार्य — एकल-पेपर खोज या पूर्ण मल्टी-पेपर सेट — के लिए हमेशा इस स्किल का उपयोग करें।

Firecrawl के साथ किसी वेबसाइट का SEO ऑडिट करें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता SEO ऑडिट, मेटाडेटा और हेडिंग समीक्षा, साइटमैप/साइट-संरचना विश्लेषण, कीवर्ड अवसर, प्रतिस्पर्धी SERP तुलना, या प्राथमिकता वाली खोज अनुकूलन अनुशंसाओं का अनुरोध करे।

परिणाम-केंद्रित Firecrawl वर्कफ़्लो चलाएँ जो शोध रिपोर्ट, SEO ऑडिट, QA रिपोर्ट, लीड सूचियाँ, ज्ञानकोष, वेबसाइट डिज़ाइन सिस्टम और अन्य संरचित वेब-डेटा आर्टिफैक्ट जैसे डिलिवरेबल्स उत्पन्न करते हैं। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता चाहता है कि Firecrawl किसी पृष्ठ को स्क्रैप करने या कोड में API कॉल को एकीकृत करने के बजाय कोई व्यावसायिक, विपणन, उत्पाद या रचनात्मक वर्कफ़्लो प

जब उपयोगकर्ता मार्केटिंग उद्देश्यों के लिए एक मुफ्त टूल की योजना बनाना, मूल्यांकन करना या बनाना चाहता है — लीड जनरेशन, SEO मूल्य या ब्रांड जागरूकता। इसका उपयोग तब भी करें जब उपयोगकर्ता "इंजीनियरिंग ऐज़ मार्केटिंग," "फ्री टूल," "मार्केटिंग टूल," "कैलकुलेटर," "जनरेटर," "इंटरैक्टिव टूल," "लीड जेन टूल," "लीड्स के लिए टूल बनाएं," "फ्री रिसोर्स," "ROI कैलकुलेटर," "ग

गोलैंग डेटा संरचनाएँ — स्लाइस (आंतरिक, क्षमता वृद्धि, पूर्व-आवंटन, स्लाइस पैकेज), मैप (आंतरिक, हैश बकेट, मैप पैकेज), ऐरे, कंटेनर/लिस्ट/हीप/रिंग, स्ट्रिंग्स.बिल्डर बनाम बाइट्स.बफर, जेनेरिक कलेक्शन, पॉइंटर्स (अनसेफ.पॉइंटर, वीक.पॉइंटर), और कॉपी सेमैंटिक्स। गो डेटा संरचनाओं को चुनने या अनुकूलित करने, जेनेरिक कंटेन

गोलैंग में samber/ro का उपयोग करके रिएक्टिव स्ट्रीम्स और इवेंट-ड्रिवन प्रोग्रामिंग — 150+ टाइप-सेफ ऑपरेटरों, कोल्ड/हॉट ऑब्जर्वेबल्स, 5 सब्जेक्ट प्रकारों (पब्लिश, बिहेवियर, रिप्ले, एसिंक, यूनिकास्ट), पाइप के माध्यम से डिक्लेरेटिव पाइपलाइनों, 40+ प्लगइनों (HTTP, क्रॉन, fsnotify, JSON, लॉगिंग), स्वचालित बैकप्रेशर, एरर प्रोपेगेशन और Go कॉन्टेक्स्ट इंटीग्रेशन के साथ रिएक

यह कौशल तब उपयोग किया जाना चाहिए जब उपयोगकर्ता "मूल्यांकन चलाना", "अपने ADK एजेंट का मूल्यांकन करना", "मूल्यांकन डेटासेट लिखना", "मूल्यांकन विफलताओं का विश्लेषण करना", "मूल्यांकन परिणामों की तुलना करना", "एजेंट को अनुकूलित करना" चाहता है, या एजेंट प्लेटफ़ॉर्म मूल्यांकन पद्धति और क्वालिटी फ्लाईव्हील पर मार्गदर्शन की आवश्यकता है। इसमें मूल्यांकन मीट्रिक, डेटासेट स्कीमा

ScrapeGraph AI CLI के माध्यम से वेब पेजों को खोजें, स्क्रैप करें, क्रॉल करें, संरचित डेटा निकालें और मॉनिटर करें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता वेब खोजने, किसी वेबपेज को स्क्रैप करने, URL से सामग्री प्राप्त करने, किसी साइट से JSON निकालने, दस्तावेज़ीकरण या साइट अनुभागों को क्रॉल करने, परिवर्तनों के लिए पेज की निगरानी करने, अनुरोध इतिहास की जांच करने, ScrapeGraph क्रेडिट की जांच करने या API सेटअप को मान्य करने

飞书考勤打卡：查询自己的考勤打卡记录

जब lark-cli से फीशू मल्टी-डायमेंशनल टेबल (Base) संचालित करने की आवश्यकता हो: Base खोजना, तालिका बनाना, फ़ील्ड प्रबंधन, रिकॉर्ड पढ़ना/लिखना, रिकॉर्ड शेयर लिंक, दृश्य कॉन्फ़िगरेशन, इतिहास क्वेरी, और भूमिका/फ़ॉर्म/डैशबोर्ड प्रबंधन/वर्कफ़्लो; पुराने +table / +field / +record लेखन को वर्तमान कमांड लेखन में बदलने के लिए भी उपयुक्त। फ़ील्ड डिज़ाइन, फ़ॉर्मूला

जब note_id ज्ञात हो, तो मीटिंग नोट का विवरण, प्रदर्शन प्रकार, संबंधित दस्तावेज़ टोकन खोजें, और unified मूल शब्द-दर-शब्द रिकॉर्ड पढ़ें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता के पास पहले से note_id हो, या दस्तावेज़ से स्पष्ट vc-node-id के माध्यम से note_id प्राप्त हो। यह मीटिंग/कैलेंडर/मियाओजी स्थान, दस्तावेज़ शीर्षक खोज या Docx मुख्य पाठ पढ़ने के लिए जिम्मेदार नहीं है।

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。

पिछले 30 दिनों में किसी भी विषय पर लोग वास्तव में क्या कह रहे हैं, इस पर शोध करें। Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub और वेब से पोस्ट और सहभागिता खींचता है।

Nia AI के साथ कोड रिपॉजिटरी, दस्तावेज़ीकरण, शोध पत्र, HuggingFace डेटासेट, स्थानीय फ़ोल्डर, Slack वर्कस्पेस, Google Drive, X (Twitter) और पैकेज को इंडेक्स और खोजें। इसमें ऑथ बूटस्ट्रैपिंग, Oracle स्वायत्त अनुसंधान, GitHub लाइव खोज, Tracer एजेंट, निर्भरता विश्लेषण, संदर्भ साझाकरण, कोड सलाहकार, दस्तावेज़ एजेंट, डेटा निष्कर्षण, फ़ाइलसिस्टम संचालन और सामान्य कनेक्टर शामिल हैं।

Obsidian Bases (.base फ़ाइलें) को व्यू, फ़िल्टर, फ़ॉर्मूले और सारांश के साथ बनाएं और संपादित करें। .base फ़ाइलों के साथ काम करते समय, नोट्स के डेटाबेस जैसे व्यू बनाते समय, या जब उपयोगकर्ता Obsidian में Bases, टेबल व्यू, कार्ड व्यू, फ़िल्टर या फ़ॉर्मूले का उल्लेख करता है, तब उपयोग करें।

इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता ऑडिट लॉग निर्यात करने, ऑडिट लॉग स्थान खोजने, कमांड इतिहास देखने, 导出日志, 查看日志, 日志路径, 操作记录, 调用记录, 命令历史 के लिए कहे। वॉलेट बैलेंस, टोकन खोज, स्वैप या किसी अन्य ऑन-चेन ऑपरेशन के लिए इसका उपयोग न करें — इसके बजाय संबंधित कौशल का उपयोग करें।

OKX-एकत्रित DeFi खोज और निष्पादन — उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो चाहते हैं कि OKX किसी विशिष्ट DApp का नाम लिए बिना सर्वोत्तम प्रोटोकॉल ढूंढे और उस पर

We need to translate the given English text to Hindi. The text describes an agent skill for crypto markets, with three capability groups: news, sentiment, vibe. Preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "okx-dex-social" is not in the source text, so we don't include it. We must not add any extra commentary or labels. Just translate the text inside <text> to Hindi. Let me translate: "Surfaces social-layer signals for crypto markets. Three capability groups: news (latest aggregated crypto news feed, filter articles by coin symbol, run full-text keyword searches, fetch a single article in full, and list available upstream platforms — blockbeats, odaily, theblock and similar — for use as filters); sentiment (rank coins by social mention volume over 1h / 4h / 24h, plus per-coin bullish/bearish/neutral counts with an optional time-bucketed trend); vibe (per-contract hotness..." Translation to Hindi: क्रिप्टो बाजार