Agent Skills Hub

MLOps Industrialization

一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架，采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。

basic-usage

llmemory 文档存储与搜索入门：涵盖安装、pgvector 数据库配置、文档导入、混合/语义检索，以及构建具备多租户支持的 RAG 系统。

nano-banana

使用 uv 自动化 Python 脚本编写与 Gemini 图像生成。适用于创作艺术、编辑图像及执行临时脚本。

plotly

适用于 Python 的交互式绘图库，支持超过 40 种图表类型、科学可视化、统计分析以及通过 Plotly Express 和 Graph Objects 构建 Web 仪表板。

data-storytelling

将原始数据转化为引人入胜的叙事，运用可视化策略、叙事框架与说服性结构，协助分析师进行高管汇报与数据决策。

scientific-visualization

用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能，支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。

comps

执行全面的交易可比性分析，利用同业乘数、运营关键指标与估值建模，评估公司相对价值。

scikit-learn

使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

remote-browser

从沙盒环境远程控制无头浏览器，进行自动化网页浏览、数据抓取、表单交互及测试工作。

market-debrief-cn

A股收盘后深度日报自动生成工具。利用多 Agent 并行分析架构，自动采集 AkShare 行情与 Tavily 新闻，生成包含专业量化锚点与独立判断的交互式 HTML 日报。

find-skills-combo

探索并推荐代理技能组合以完成复杂的多面向任务，提供“最大质量”与“最小依赖”两种推荐策略。

study-note

使用 CLI 工具将学习笔记、想法与心得按时间顺序自动归档至项目文件，实现系统化的知识管理。