Plan Industry-Specific Data Asset Strategies
Generic data asset plans can miss sector rules, data ownership, buyer needs, and approval steps. This skill organizes industry selection, data assessment, compliance screening, commercialization scenarios, and repeatable delivery plans.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "vertical-industry-data-expert" from https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «vertical-industry-data-expert». Assess whether a hospital imaging dataset is ready for commercialization.
Ожидаемый результат:
Использование «vertical-industry-data-expert». Turn a charging-network data project into a replication plan.
Ожидаемый результат:
All 12 static findings are false positives. The flagged paths, backticks, and URLs are documentation syntax or passive metadata, while the entropy alerts reflect readable multilingual Markdown. No prompt injection, data-exfiltration intent, or executable behavior was found.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert/audits/1?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>图灵数盟. (2026). vertical-industry-data-expert security audit report (audit version 1) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert/audits/1@techreport{dhturing-vertical-industry-data-expert-2026,
author = {图灵数盟},
title = {vertical-industry-data-expert security audit report (audit version 1)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {1},
url = {https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert/audits/1},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "vertical-industry-data-expert security audit report (audit version 1)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "图灵数盟"
date-released: "2026-09-27"
url: "https://skillstore.io/skills/dhturing-vertical-industry-data-expert/audits/1"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dhturing-vertical-industry-data-expert:audit:1"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Compare candidate industries and select one or two sectors for focused data asset development.
Identify data traits, ownership questions, sensitive data, regulations, approvals, and evidence gaps before design.
Turn one delivery into reusable materials, validation criteria, buyer messaging, and a rollout sequence.
Analyze the data opportunity in [industry]. List data types, producers, update frequency, quality concerns, and value scenarios. State your assumptions.
Review this [industry] data project in [jurisdiction]. Identify sensitive data, ownership questions, sector rules, approvals, evidence gaps, and required specialist reviews.
For [data assets], rank commercial scenarios by value and feasibility. For each scenario, describe buyers, budget owners, decision makers, procurement routes, and proof requirements.
Design a benchmark project for [industry and client]. Include phases, inputs, controls, deliverables, acceptance criteria, dependencies, risks, and a replication plan.
Автор
图灵数盟Лицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Ссылка
50b73f83991cf073cbdf3f5afad2bbac71dd3bae
Актуальность поддержки
30.09.2026
Использование
0 загрузок · 0 просмотров
Структура файлов
Create a Data Monetization Plan
Data teams often struggle to connect data assets to validated revenue opportunities. This skill provides a structured, auditable path from value discovery to monetization operations.
Design a Trusted Data Space
Trusted data space projects often fail through weak demand, governance, or participation. This skill provides structured assessment, architecture, rules, rollout, and operating guidance.
Discover and Prioritize Data Use Scenarios
Organizations often overlook valuable uses for data they already hold. This skill scans industries, ranks opportunities, and defines evidence needed for validation.
Manage the Full Data Asset Lifecycle
Data asset programs often lack connected policies, ownership, workflows, and measurable controls. This skill designs a practical lifecycle system from planning through disposal and oversight.
Assess Energy Data Asset Opportunities
Energy data projects often lack clear compliance gates and measurable value. This skill structures classification, cash-flow evidence, accounting coordination, and commercialization options.
Assess Industry Data Assetization Paths
Regulated data projects often fail when generic assetization methods overlook industry rules. This skill structures compliance-first assessments for carbon, seed, energy, and public data.
Visualize Personal Finances in a Local Report
от jasonhmy
Financial records can obscure spending patterns when transfers, refunds, and shared purchases are mixed together. This skill reconciles authorized records and creates local interactive charts with transaction details and optional daily allowances.
Анализ файлов научных данных
от davila7
Файлы научных данных сложно исследовать, поскольку каждый формат по-разному хранит структуру и метаданные. Этот навык определяет форматы, оценивает качество данных и создает практические отчеты по разведочному анализу данных в формате markdown.
Анализ single-cell RNA-seq с помощью Scanpy
от davila7
Рабочие процессы single-cell RNA-seq требуют тщательного контроля качества, нормализации, кластеризации и документирования. Этот навык предоставляет рабочие процессы Scanpy, скрипты, шаблоны и справочные материалы для воспроизводимого анализа.
Обработка данных JSON, YAML и TOML
от 0xDarkMatter
Структурированные конфигурационные данные бывает сложно просматривать в файлах JSON, YAML и TOML. Этот навык помогает составлять запросы jq и yq для извлечения, фильтрации, преобразования и обновления данных.
Создание научных иллюстраций, готовых для публикации в журнале
от davila7
Научные иллюстрации часто не проходят проверку журнала из-за размера, разрешения, цветов и подписей. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code создавать доступные иллюстрации, готовые к публикации.
Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC
от K-Dense-AI
Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.