编写高效的数据库查询需要深入了解 SQL 和 NoSQL 模式。此技能可以生成带有适当参数化的优化查询，并解释执行策略以提高性能。

JSON 数据通常具有复杂的嵌套结构,难以处理。此技能为解析、转换、验证和转换任何用例的 JSON 提供专家指导。

数据质量差会导致系统故障和错误决策。此技能根据 JSON 模式、数据库模式和自定义业务规则验证数据，以便尽早发现错误。它还能检测重复项、异常值和格式问题，同时生成详细的质量报告。

CSV 文件通常包含需要清理和转换的混乱数据。此技能提供了全面的工具和示例,用于高效地解析、清理和分析 CSV 数据。

将原始数据转化为引人入胜的视觉故事。创建条形图、折线图、散点图、热力图和交互式仪表板，具有专业样式。

使用 for 循环编写的数据库查询速度慢且会产生维护问题。本技能提供使用 SQLAlchemy 批量操作和仓储模式编写快速、可维护数据库代码的指南。

大型文档集超出上下文限制。将语料库处理成知识图谱，以实现高效的多跳推理和跨数千个文档的持久查询。

AI模型名称经常变化。此技能从Anthropic、OpenAI、Gemini和Ollama获取最新的模型列表，然后按性能等级进行分类，以实现最优模型选择。

手动处理 Excel 文件既耗时又容易出错。此技能使用标准 Python 库自动化电子表格的创建、编辑和公式重新计算。

使用过时模式编写 R 代码会浪费时间并产生技术债务。此技能提供 tidyverse、rlang 元编程和包开发的当前最佳实践,帮助您编写简洁高效的 R 代码。

Marimo 是一个响应式 Python 笔记本环境，保证代码和输出之间的一致状态。此技能提供专业指导，帮助构建交互式数据应用程序和可复现的笔记本，这些笔记本可以作为脚本运行并部署为 Web 应用程序。

避免金融和科学计算中的浮点数误差。此技能使用 big.js 以任意精度评估数学表达式,获得精确的十进制结果。

增长团队难以在指标上达成一致，也无法进行规范的实验。该技能提供经过验证的增长循环、PLG（产品驱动增长）和实验框架，在保护用户隐私的同时推动可衡量的影响。

数据库架构更改容易出错且可能导致生产环境故障。此技能提供经过实战检验的模式,用于创建具有工作空间隔离和行级安全策略的幂等 Supabase 迁移。

不同目录中不一致的商业信息会损害本地 SEO 排名并使客户感到困惑。此技能通过自动化审计和结构化标记生成,确保您的 NAP 数据在 Google Business Profile、Apple Maps、Facebook 和 30 多个目录中保持完美同步。

网页抓取既困难又耗时。Crawl4AI 提供 6 种智能模式,可从任何网站提取内容、截图和 PDF,并具有反检测功能。

Alembic 生成迁移时并不了解 PostgreSQL 性能影响。此技能提供用于审查数据库迁移和编写高效查询的模式,避免常见的性能陷阱。

为模拟构建初始分子结构需要精确的空间约束。Packmol 自动化分子放置并防止重叠,支持盒子、球体、圆柱体和平面等多种模拟需求。

代理在会话结束时会丢失所有知识。本技能提供分层记忆架构模式，可保留实体知识、跟踪关系并支持跨会话的时态查询。

由于系统性偏差，构建可靠的LLM评估系统具有挑战性。本技能提供可直接用于生产的模式，包括直接评分、成对比较和偏差缓解，以创建可信赖的自动化评估管道。