Skills Анализ данных

Навык глубокого исследования — широкие параллельные веб-поиски, многопоточная валидация, отслеживание уверенности, цитируемый отчёт в Markdown. Поддерживает 11 типов исследований: рыночные (TAM/SAM, сегменты, ценообразование, тренды), доменные (структура отрасли, экосистема, нормативная среда), технические (архитектура, инструменты, бенчмарки), конкурентные (анализ конкурентов, позиционирование, выигрыш/проигрыш), продуктовые (анализ функций, отзывы, сигналы дорожной карты), академические (обзор литературы, сети цитирования, ключевые авторы), персональные/организационные (дью...

We need to translate the given text from English to Russian, preserving the name "explore-run" if it appears. The text is a description of a skill. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name "explore-run" appears in the source text? Let's check: The source text has "explore-run" in the first line? Actually the first line: "Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill for bounded exploratory evidence in deep learning research repositories." There is "explore-run" as part of "Rigor Explore run"? Wait, the name to preserve is "explore-run". In the source, it says "Rigor Explore run leaf skill" - that might be "Rigor Explore run" but not exactly "explore-run". However, the instruction says "Name to preserve: explore-run". It might appear as a compound. But in the text, there is "explore_outputs/" which contains "explore" but not "explore

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.

Извлекайте структурированные списки компаний из каталогов с помощью Firecrawl. Используйте для сбора данных с YC, Crunchbase, Product Hunt, G2, стартап-каталогов, тематических справочников или пользовательских баз компаний в формате JSON, CSV, списков, готовых для CRM, или исследовательских таблиц.

Мониторинг цен конкурентов, функций, журналов изменений, панелей управления и изменений продуктов с помощью Firecrawl. Используется для регулярного сбора конкурентной информации, извлечения ценовых уровней, отслеживания изменений функций или структурированных оповещений о конкурентах.

Извлекайте метрики из аналитических панелей и внутренних веб-инструментов с помощью браузера Firecrawl. Используйте, когда пользователю нужна отчетность по панелям, сводки метрик с разных платформ, извлечение аналитики с аутентификацией, отчеты за период или структурированные метрики из веб-панелей.

Запустить многопоточное глубокое исследование с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователь просит исследовать тему, сравнить точки зрения, подготовить обзор с источниками, изучить технический или рыночный вопрос или обобщить веб-данные из множества источников.

Создайте базу знаний из веб-контента с помощью Firecrawl. Используйте для локальной справочной документации, чанков, готовых для RAG, наборов данных для тонкой настройки, зеркал документации, тематических корпусов или размеченного в формате Markdown, готового для LLM, организованного из веб-источников.

Генерируйте структурированные списки лидов из баз данных потенциальных клиентов и веб-каталогов с помощью браузера Firecrawl. Используйте для поиска потенциальных клиентов по должности, типу компании, отрасли, стадии, местоположению, технологиям или другим критериям и экспортируйте JSON или CSV, готовые для CRM.

Создавайте краткие разведывательные сводки о лидах перед встречами с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователю нужно исследование компании, исследование человека, последние новости, темы для обсуждения, болевые точки или подготовка к обращению перед продажным звонком, встречей о партнерстве, разговором с инвестором или интервью с клиентом.

Извлекайте рыночные, финансовые, показатели прибыли, отраслевые и корпоративные метрики с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователь запрашивает маркетинговые исследования, отраслевые тренды, данные публичных компаний, финансовые сравнения, анализ прибыли или структурированные рыночные отчеты.

Найдите статьи, отвечающие на исследовательский запрос, с помощью Firecrawl Research, используя семантический поиск, семантическое и структурное расширение, а также проверку в тексте. Всегда используйте этот навык для любых задач по поиску литературы или извлечению статей — от поиска одной статьи до полных наборов из нескольких статей.

Провести SEO-аудит сайта с помощью Firecrawl. Используйте, когда пользователь запрашивает SEO-аудит, проверку метаданных и заголовков, анализ карты сайта/структуры сайта, возможности по ключевым словам, сравнение SERP конкурентов или приоритетные рекомендации по поисковой оптимизации.

Запускайте ориентированные на результат рабочие процессы Firecrawl, которые создают такие результаты, как исследовательские отчеты, SEO-аудиты, отчеты по контролю качества, списки лидов, базы знаний, системы дизайна веб-сайтов и другие структурированные артефакты веб-данных. Используйте, когда пользователь хочет, чтобы Firecrawl выполнил бизнес-, маркетинговый, продуктовый или творческий рабочий процесс, а не просто просканировал страницу или интегрировал вызовы API в код.

Когда пользователь хочет спланировать, оценить или создать бесплатный инструмент для маркетинговых целей — генерации лидов, SEO-ценности или узнаваемости бренда. Также используйте, когда пользователь упоминает «инжиниринг как маркетинг», «бесплатный инструмент», «маркетинговый инструмент», «калькулятор», «генератор», «интерактивный инструмент», «инструмент для лидогенерации», «создать инструмент для лидов», «бесплатный ресурс», «ROI-калькулятор», «инструмент оценки», «инструмент аудита», «стоит ли создавать бесплатный инструмент» или «инструменты для лидогенерации». Используйте это всякий раз, когда кто-то хочет создать что-то полезное и...

Структуры данных в Golang — срезы (внутреннее устройство, рост ёмкости, предварительное выделение, пакет slices), мапы (внутреннее устройство, хэш-корзины, пакет maps), массивы, container/list/heap/ring, strings.Builder vs bytes.Buffer, обобщённые коллекции, указатели (unsafe.Pointer, weak.Pointer) и семантика копирования. Используется при выборе или оптимизации структур данных Go, реализации обобщённых контейнеров, использовании пакетов container/, unsafe или weak-указателей, а также при вопросах о внутреннем устройстве срезов или мап.

Реактивные потоки и событийно-ориентированное программирование на Golang с использованием samber/ro — реализация ReactiveX с более чем 150 типобезопасными операторами, холодными/горячими наблюдаемыми объектами, 5 типами субъектов (Publish, Behavior, Replay, Async, Unicast), декларативными конвейерами через Pipe, более 40 плагинов (HTTP, cron, fsnotify, JSON, логирование), автоматическим противодавлением, распространением ошибок и интеграцией с контекстом Go. Применяется при использовании или внедрении samber/ro, когда кодовая база импортирует github.com/samber/ro, или при построении асинхронных...

Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет «запустить оценку», «оценить моего ADK-агента», «написать набор данных для оценки», «проанализировать ошибки оценки», «сравнить результаты оценки», «оптимизировать агента» или нуждается в руководстве по методологии оценки платформы Agent и циклу качества. Охватывает метрики оценки, схему набора данных, оценку LLM-как-судьи и распространенные причины сбоев. НЕ использовать для шаблонов кода API (используйте google-agents-cli-adk-code), развертывания (используйте google-agents-cli-deploy) или создания структуры проекта (используйте...

Поиск, скрапинг, краулинг, извлечение структурированных данных и мониторинг веб-страниц через ScrapeGraph AI CLI. Используйте, когда пользователь просит выполнить поиск в интернете, спарсить веб-страницу, получить содержимое по URL, извлечь JSON с сайта, просканировать документацию или разделы сайта, отслеживать изменения на странице, проверить историю запросов, узнать баланс ScrapeGraph или проверить настройки API.

Запрос записей учёта рабочего времени в Feishu: просмотр собственных записей учёта рабочего времени

Когда необходимо использовать lark-cli для работы с многоразмерными таблицами Feishu (Base): поиск Base, создание таблиц, управление полями, чтение и запись записей, ссылки для совместного доступа к записям, настройка представлений, история запросов, а также управление ролями/формами/дашбордами/рабочими процессами; также подходит для преобразования старого

При известном note_id выполняет запрос деталей заметки, типа отображения, токена связанного документа и чтение unified-записи исходного текста. Используется, когда у пользователя уже есть note_id или он получен из явного vc-node-id документа. Не отвечает за поиск встреч/расписаний/заметок, поиск по заголовкам документов или чтение содержимого Docx.

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。

Исследует, что люди на самом деле говорят на любую тему за последние 30 дней. Извлекает посты и вовлеченность из Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub и веба.

Индексируйте и ищите репозитории кода, документацию, научные статьи, датасеты HuggingFace, локальные папки, рабочие пространства Slack, Google Drive, X (Twitter) и пакеты с Nia AI. Включает начальную настройку аутентификации, автономное исследование Oracle, живой поиск GitHub, агент Tracer, анализ зависимостей, обмен контекстом, советника по коду, агент документов, извлечение данных, операции с файловой системой и универсальные коннекторы.

Создание и редактирование Obsidian Bases (.base файлов) с представлениями, фильтрами, формулами и сводками. Используйте при работе с .base файлами, создании представлений заметок в стиле баз данных или когда пользователь упоминает Bases, табличные представления, карточные представления, фильтры или формулы в Obsidian.

Используйте этот навык, когда пользователь просит экспортировать журналы аудита, найти расположение журналов аудита, просмотреть историю команд, 导出日志, 查看日志, 日志路径, 操作记录, 调用记录, 命令历史. НЕ используйте для баланса кошелька, поиска токенов, обмена или любых других ончейн-операций — используйте соответствующий навык.

OKX-агрегированное обнаружение и выполнение DeFi — для пользователей, которые хотят, чтобы OKX находил и направлял к лучшему протоколу БЕЗ указания конкретного DApp. **Если пользователь называет ЛЮБОЙ сторонний протокол/DApp в качестве назначения (Aave, Lido, PancakeSwap, Uniswap, Curve, Compound, Morpho, Pendle, Kamino, Raydium, Hyperliquid, Polymarket и т.д.), направляйте к okx-dapp-discovery — НЕ сюда, даже если глагол (депозит, стейкинг, добавление ликвидности, заимствование, клейм) совпадает.** Триггеры, не зависящие от DApp: 'инвестировать в DeFi', 'заработать доходность на...

We need to translate the given text from English to Russian. The text describes an agent skill for crypto markets, with three capability groups: news, sentiment, vibe. The name "okx-dex-social" is to be preserved but not included unless it appears in source text. It does not appear in the provided text. So we just translate the description. Key points: "Surfaces social-layer signals for crypto markets." -> "Предоставляет сигналы социального уровня для криптовалютных рынков." Then list capability groups: news, sentiment, vibe. For 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" -> translate accordingly. For sentiment: "rank coins by social mention volume over 1h / 4h / 24h, plus per-coin bullish/bearish/neutral counts with an optional time-bucketed trend" -> translate. For