Agent Skills Hub

temporal

自動化將 Netflix Conductor 工作流遷移至 Temporal Python，包含伺服器編排、Worker 管理與工作流疑難排解。

time

用於跨時區獲取當前時間以及進行精確時間轉換與排程操作的實用工具。

cohort-analysis

執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式，並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。

statsmodels

Python 統計建模與計量經濟學函式庫。執行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、診斷與推論，適用於嚴謹的科學分析。

test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板，提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析，透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

scikit-learn

使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估，以及構建 Python 機器學習流程。

financial-statements

生成財務報表（損益表、資產負債表、現金流量表），提供期間比較、差異分析及 GAAP 合規性檢查。

light-curve-preprocessing

使用 Lightkurve 進行天文光變曲線預處理與清潔。提供離群值移除、趨勢平滑化、去趨勢與資料品質標記處理工具，適用於天文時序資料分析。

lomb-scargle-periodogram

使用 Lomb-Scargle 週期圖法分析天文時間序列數據，特別適用於非均勻採樣數據，並透過 lightkurve 函式庫偵測週期性訊號。

predict-lucky-number

產生 0 到 9999 之間的隨機幸運數字，適用於遊戲、決策或娛樂需求。

product-analytics

透過 KPI 框架、同期群分析與漏斗指標分析產品效能，進而推動成長、留存率與功能採用率。

box-least-squares

用於檢測光度曲線中凌日系外行星與食雙星的 BLS 週期圖工具。基於 astropy 的週期、持續時間與深度分析實現。