用于识别Polymarket市场中大额成交压力，检测鲸鱼行为或知情资金流向。通过分析成交量、方向一致性生成Nautilus交易策略代码模板，辅助进行方向性信号检测与回测验证。
用于数字病理学全切片图像处理的Python库，提供组织检测、瓦片提取及H&E/IHC预处理流水线，支持数据集准备与深度学习模型训练。
指导用户为plugin-eval设计自定义评估指标包，包括定义检查项、生成清单及脚本，并运行分析以验证本地评估标准。
针对含激波或间断的PDE问题，提供克服FNO吉布斯振荡的神经网络算子架构。涵盖局部-全局混合设计、非周期边界反射填充及分辨率缩放技术，适用于低粘滞Burgers方程等场景。
指导如何在AReaL框架中创建新的数据集加载器，包括编写处理逻辑及注册模块。适用于需要集成新数据集或开发自定义数据加载功能的场景。
构建符合投行标准的DCF估值Excel模型，涵盖自由现金流预测、WACC计算及敏感性分析。通过MCP工具获取财务与宏观数据，利用openpyxl生成含公式、注释及多情景块的完整模型，确保零错误交付。
提供Jupyter Notebook最佳实践，涵盖结构化组织、Papermill参数化执行、nbformat编程创建、格式导出及Git版本控制规范，确保分析过程可复现与协作高效。
用于端到端设计检索增强生成（RAG）系统，涵盖文档摄入、分块、嵌入索引、检索重排、提示词工程及评估。适用于构建知识库助手或调试RAG系统的幻觉与准确性问题。
指导VLDB论文作者准备可复现性评估包，涵盖原型、数据、工作负载和分析脚本的打包规范，确保陌生人能在单机上重建实验结果以获取可用性徽章或最佳可复现奖。
用于创建端到端持续学习基准测试任务，涵盖提示模板、JSON契约、E2E测试及文档生成。通过严格交互确认设计细节，执行预检与调试运行，确保任务具备可学习的信号且符合规范。
用于在离线环境下根据语言、运行时格式和内存预算，从注册表中筛选并选择本地PII检测模型。支持CPU、Apple Silicon及移动端导出，强调基准测试与召回率验证，确保隐私数据识别的安全性与性能平衡。
提供跨云及混合环境数据源的设计与部署指南，涵盖需求发现、架构设计、验证及打包流程。支持通过联邦机制访问外部数据，适用于大规模结构化与非结构化数据的分析场景。
集成Thena数据分析平台，通过Membrane CLI管理数据连接、记录及自动化工作流。涵盖CLI安装、身份验证（含无头模式处理）及连接状态轮询，辅助用户监控指标并获取洞察。
提供基于clickhousectl的本地ClickHouse开发环境搭建指南，涵盖工具安装、实例初始化、服务启动及表结构创建，助力快速开始数据分析应用开发。
从分析师处提取公司特定数据仓库知识，生成或优化数据分析技能。支持引导发现Schema、定义指标与实体关系，并生成包含参考文件的定制技能，帮助AI理解业务术语和查询模式。
