提供市场状态过滤组件,通过EMA、ADX等指标三重确认趋势或震荡,用于筛选方向性策略入场时机,避免在震荡市中交易。
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提供结构化统计分析流程,涵盖数据审计、假设检验矩阵、测试执行及结果解释。支持SPSS/R/Python,确保可靠性、相关性、回归等分析的规范性与可解释性,防止假设违规和结果误读。
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面向 StockScreenClaude 的市场分析助手,提供收盘简报、特征运行差异对比、自选股审查与候选推荐、主题监控及标的解释。基于 MCP 工具链获取结构化数据,确保信息时效性并生成可追溯的分析报告。
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用于从网页或HTML中提取结构化数据,支持表格、JSON-LD、品牌资产及元数据等多种模式。
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4,561
PostHog插件,通过REST API提供分析查询、事件管理、用户查找、洞察读取及实验和特征旗操作等功能。
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用于通过只读SQL查询本地tuneloop AI代理会话存储,支持获取成本、Token使用量等指标分析。
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提供 tushare-cli 的 Token 配置、常用参数及输出格式指南,并概览 A 股数据查询相关的子技能分类。
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用于Excel文件的创建、编辑与分析,支持公式计算、格式化及数据可视化。特别针对财务模型提供行业标准配色、数字格式规范及公式构建规则,确保零错误并保留原有模板风格。
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1,470
用于清洗和标准化混乱的表格数据(如CSV、粘贴文本),统一日期、名称格式,处理重复值和缺失值。通过详细的数据分析和用户确认机制,确保数据转换透明且准确,避免静默修改或错误合并。
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指导如何在AReaL框架中创建和注册自定义奖励函数,包括文件结构、代码实现、异步处理及测试用例编写。
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5,668
用于在日内分析中追踪核心股票实时价格,确保数据新鲜度。通过注册代码获取环境价格流,并在最终回答前检查时效性,避免使用过时数据。
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1,654
提供对语义知识图谱的查询能力,支持SPARQL、Cypher及关键词搜索模式,用于获取节点关系和实体信息。
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8,046
提供Jupyter Notebook最佳实践,涵盖单元格结构、Papermill参数化执行、编程创建、导出及Git清理规范,确保分析流程的可重复性与整洁性。
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提供Codex使用追踪工具的操作指南,通过范围界定、批量查询和证据获取三步流程,辅助模型准确查询和分析本地使用数据。
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处理XLSX、CSV等表格文件,支持检查、清洗、转换和分析。包含数据验证、编码检测及缺失值处理,确保输出清晰可重复,适用于报表和数据分析场景。
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