用于执行简单的上传测试或基础数据检查。通过调用 inspect_schema 和只读查询预览表结构，并以通俗语言总结结果，适用于快速验证数据源可用性。
提供tushare-cli的配置、常用参数及A股数据查询概览，辅助用户设置Token并了解股票、指数、财务等细分技能。
用于通过关键词搜索抖音视频并提取结构化数据，支持分页、排序及日期过滤。需用户已登录且具备浏览器环境，主要用于内容挖掘与创作者信息收集。
用于清洗和标准化混乱的表格数据（如CSV、电子表格粘贴），处理日期、名称、类型一致性，识别重复项并显式处理缺失值。通过先分析后确认的方案，确保数据转换透明且无静默修改，适用于数据准备阶段。
用于调试分布式训练（AReaL）中出现的卡死、结果错误、OOM及通信故障的技能。指导通过最小化复现、环境变量配置和代码检查定位问题。
用于验证、编译和可视化研究目录，确保其符合 ARA 标准后发布至 Hub。支持原地更新或 GitHub 托管，返回公开链接与更新令牌，防止重复提交。
构建符合投行标准的DCF估值Excel模型，涵盖现金流预测、WACC计算、终值及敏感性分析。通过MCP工具获取财务与宏观数据，利用openpyxl生成带公式注释和情景模拟的专业表格。
基于7项财务指标和豁免规则，对个股、行业或指数成分股进行快速去劣筛选，排除非一流公司。支持批量搜索与并行数据收集，输出通过率及排名分析。
通过 SPARQL、Cypher 及关键词搜索查询 Semantica 知识图谱，支持结构化模式匹配与实体检索。
分析沃尔玛销售数据与失业率的关联，生成热力图、散点图等可视化图表及包含深度解读的HTML报告，辅助商业决策。
用于从 Google Maps 批量抓取企业名称、联系方式、评分及评论等数据，支持按关键词和地点筛选。流程包含需求确认、API 调用及结果解析，旨在帮助用户构建潜在客户列表并优化数据价值。
提供Jupyter Notebook最佳实践，涵盖标准结构、参数化执行(Papermill)、编程创建、格式导出及Git版本控制规范，确保分析的可复现性与协作效率。
提供Codex使用追踪工具的操作指南，指导通过范围界定、批量查询和证据检索三步循环获取精确的使用事实数据。
用于处理XLSX、CSV等电子表格及表格文件，支持检查、清洗、转换和分析数据。工作流包括验证列、行计数、编码和缺失值，保留源文件并单独写入清理后的输出，确保转换可重复且结果准确。
提供基于 Redis 的 AI 记忆适配器，支持 ioredis 和 node-redis。涵盖客户端配置、存储模型及评分限制，适用于生产环境下的记忆持久化与检索集成。
