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warpdotdev/oz-skills
GitHub用于在BigQuery中执行深度数据分析。通过规划、定义用户群组和生成可复用的SQL查询及Python可视化图表，完成从探索到总结的完整分析流程，产出结构化报告。
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Skills in Collection (15)
用于在BigQuery中执行深度数据分析。通过规划、定义用户群组和生成可复用的SQL查询及Python可视化图表，完成从探索到总结的完整分析流程，产出结构化报告。
需要深入的数据分析或探索性查询
要求生成可复现和共享的分析结果
涉及复杂的群体对比或指标挖掘
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诊断并修复 GitHub Actions CI 失败。通过检查工作流运行和日志定位根因，实施最小化代码或配置修复，推送到专用分支并验证结果，适用于 CI 报错或中断场景。
CI 流程失败
GitHub Actions 构建红屏
需要排查自动化测试或编译错误
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指导使用 gh CLI 创建符合项目规范的 GitHub Pull Request。包含前置检查（CLI安装、认证、依赖技能）、现有PR检测、上下文收集及提交分析，确保 PR 质量与流程合规。
用户要求创建 Pull Request
提交代码变更以供审查
打开新的 PR
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提供dbt模型（BigQuery表）的查找索引，辅助在数据仓库中编写查询、分析数据或定位模糊数据问题对应的表。
需要查询生产环境数据前
任务未明确指定要查询的模型或表时
将模糊的数据问题转化为具体的BigQuery表查询
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自动审查代码变更并同步更新面向用户的文档，支持多种文档平台。识别显著变更，分析上下文与风格，生成或报告文档更新内容，确保文档与代码库保持一致。
用户要求更新文档
审查文档内容
处理文档变更任务
运行定时文档任务
分析提交记录以发现文档需求
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用于评估GitHub Bug报告的可操作性。检查问题是否包含足够的细节以便复现和调查，识别缺失信息并提供建设性反馈，区分有效Bug与功能请求或提问。
需要评估GitHub Issue是否为有效Bug报告
需要判断Bug描述是否清晰且可复现
需要为缺少信息的Bug报告提供补充建议
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通过语义搜索和关键词匹配检测 GitHub Issue 重复项。提取问题上下文，执行多策略搜索并比对根因与症状，高置信度时自动评论指出重复链接。
要求查找重复的 GitHub Issue
检查相似 Issue
设置自动化重复检测
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指导开发高质量 MCP Server，使 LLM 能通过工具与外部服务交互。涵盖研究规划、协议规范学习及 TypeScript/Python 框架选型，强调 API 覆盖、工具命名、上下文管理及错误处理设计，助力构建实用的 Agent 集成服务。
创建 MCP Server
集成外部 API 给 LLM 使用
构建 Agent 工具
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用于在本地设备或特定平台（如Slack）设置提醒和轻量级定时任务，支持一次性及周期性调度。
用户需要设置个人提醒
用户希望执行定时脚本或自动化操作
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提供基于Lighthouse审计和Google指南的SEO优化技能，涵盖技术SEO、页面优化及结构化数据，旨在提升搜索引擎可见性与AI引用。
优化网站排名
修复元标签
添加结构化数据
改善AI可见性
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专注于代码库和文档只读调查的研究型问答助手。通过深度检索、链接追踪及外部搜索，验证并回答仓库相关问题，严禁任何文件修改或代码生成操作，确保答案准确且有据可查。
需要基于代码库和文档的调查性问答
请求解释现有代码逻辑或架构
查询第三方依赖或外部API文档
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提供遵循 HashiCorp 官方规范的 Terraform HCL 代码生成、审查与最佳实践指导，涵盖文件组织、命名约定及格式化标准。
编写 Terraform 配置文件
审查 IaC 代码规范
生成符合标准的 HCL 代码
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用于审计Web应用的WCAG无障碍合规性，识别常见违规并提供修复建议。适用于用户请求无障碍检查、提及屏幕阅读器或键盘导航问题时。
用户请求无障碍审计或WCAG合规审查
用户提及无障碍问题、屏幕阅读器或键盘导航故障
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利用 Chrome DevTools MCP 工具进行网页性能审计，涵盖核心 Web 指标、网络优化及无障碍性检查。通过执行性能追踪和分析洞察，提供具体的量化优化建议，提升页面加载速度和用户体验。
请求审计或分析网页性能
需要优化 Lighthouse 分数或站点速度
排查页面加载慢或渲染阻塞问题
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使用 Playwright 测试本地 Web 应用，支持静态 HTML 和动态应用。提供 with_server.py 管理服务器生命周期，指导通过截图或 DOM 检查定位选择器，并强调等待 networkidle 后再执行操作的最佳实践。
验证前端功能
调试 UI 行为
捕获浏览器截图
检查浏览器日志
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