在数据分析前检查数据集质量，包括行数、重复值、缺失值、单位、日期范围及异常值等。根据预期用途评估数据是否合格，并输出通过、警告或失败结论，确保后续分析基于可靠数据。
用于准备和检查实验运行证据的 Skill。指导如何设计 stdout 指标、使用 orx logs 读取持久化结果，并验证基于运行的声明，确保在分析或报告前日志包含完整证据。
使用 LibreOffice Kit CLI 刷新电子表格公式缓存并验证计算结果。通过 openpyxl 双重校验确保公式保留及数值正确，处理失败情况并保留原文件，保障数据准确性。
QuantMind回测中心技能，支持Qlib快速/向量/滚动/推理回测、策略管理、专家模式及结果分析。提供API接口用于触发回测、对比策略、优化参数及获取历史数据，适用于量化投资场景的策略验证与评估。
UnifiedBenchDatasetEvaluator算子参考文档，支持6种评估类型对模型答案打分并输出统计结果。用于基准数据集上的模型回答评估任务。
使用LibreOffice Kit CLI刷新电子表格公式缓存，并通过openpyxl验证计算结果、公式完整性及数据一致性。
用于通过 Superior Trade Unified API 进行 Lighter 市场发现、Nautilus 回测、部署及执行。强调安全规则与账户就绪检查，依赖 OpenAPI 合约定义操作可用性。
用于在 LangSmith 中迭代创建在线评估器。通过检查追踪数据、访谈用户确定评估标准，并构建 LLM-as-judge 或代码型评估器，实现 AI 应用质量的自动化验证与监控。
用于分析CSV/Excel文件，提取统计特征、检测异常并生成可视化报告。通过运行脚本获取数据摘要，结合AI推理生成包含质量检查、相关性分析及建议的交互式Web报告。
用于运行 WBench 22指标评测流水线，对模型视频进行多维度评分并生成报告。支持预计算、GPU/ VLM 指标计算及结果汇总，适用于评估/打分模型或生成评测报告的场景。
