这个技能用于获取和分析TRON钱包的投资组合数据，包括所有代币的余额和美元估值，进行投资组合构成分析，适用于区块链投资者、量化金融分析师和Web3应用开发者，关键词包括TRON、钱包、投资组合、USD估值、分析、量化金融、区块链、代币、投资、资产管理。

Excel分析技能通过编程方式处理和分析Excel电子表格，支持数据导入、清洗、汇总、透视表创建、图表生成及报告导出，适用于各类数据分析场景，如商业智能、财务报告和量化交易中的数据预处理。作为股票量化交易专家，该技能可用于历史股票数据处理、策略回测评估和绩效报告生成。关键词：Excel分析, 数据分析, 数据透视表, 图表, pandas, Python, 数据清洗, 量化交易, 股票数据, 回测系统。

LLaMA-Factory技能是一个专为大型语言模型（LLM）微调设计的无代码WebUI工具，支持超过100种模型、多种量化技术如QLoRA，以及多模态应用，提供从入门到高级的全面文档和指导，助力人工智能开发者高效进行模型定制。关键词：LLaMA-Factory, 微调, LLM, WebUI, 无代码, QLoRA, 多模态, 人工智能

决策树构建器是一个自动化工具，用于创建和分析商业决策树，支持概率分配、收益计算、期望值分析和敏感性分析。关键词：决策树、量化分析、商业决策、期望值计算、敏感性分析、决策智能、概率建模、风险分析、投资决策、策略评估。

SCOR供应链KPI仪表板构建器是一款专业的供应链绩效管理工具，专注于基于SCOR（供应链运营参考）模型设计和实施KPI仪表板。该技能帮助企业将战略目标转化为可量化的供应链指标，通过数据映射、可视化设计和自动化报告，实现供应链绩效的实时监控、分析和优化。核心功能包括：SCOR指标映射、多级钻取分析、行业基准对比、执行摘要生成。适用于供应链总监、运营经理、数据分析师等角色，帮助企业提升供应链透明度、优化运营效率和降低运营成本。 关键词：SCOR模型，供应链KPI，绩效仪表板，数据可视化，商业智能，供应链分析，运营管理，指标管理，执行报告，数据映射

AgentBets是一个部署在Solana区块链上的AI原生预测市场平台。该技能专注于利用人工智能技术分析、搜索和评估各类预测市场，帮助用户发现具有正期望值（+EV）的交易机会。核心功能包括市场列表查询、详细信息展示和机会挖掘，适用于量化交易、DeFi投研和事件驱动策略等领域。关键词：AI预测市场，Solana区块链，量化交易，DeFi，正期望值机会，市场分析，智能投顾，Colosseum Hackathon。

这个技能用于通过API在Manifold Markets预测市场平台上进行自动化交易和下注，支持搜索市场、下注、管理订单、创建市场等功能，适用于量化策略和算法交易场景。关键词：Manifold Markets, API交易, 量化策略, 算法交易, 预测市场, 自动化下注, 交易机器人

这个技能用于自动复制Polymarket和加密货币平台上成功交易者的交易行为，支持可配置的交易规模、延迟执行和风险控制，包括止损、止盈和每日限制，适用于量化交易和算法交易策略。关键词：跟单交易、量化交易、算法交易、风险管理、Polymarket、加密货币、自动交易、风险控制。

vLLM是一个用于部署和优化大语言模型（LLM）推理的开源框架，支持高吞吐量、低延迟推理，通过PagedAttention和连续批处理技术提升效率，兼容OpenAI API，并适用于量化模型（如AWQ、GPTQ、FP8）和GPU内存受限环境。关键词：vLLM，大语言模型，推理服务，PagedAttention，连续批处理，高吞吐量，量化模型，AI部署，OpenAI兼容，LLM推理

llama-cpp是一个开源工具，用于在CPU、Apple Silicon和消费级GPU上高效运行大型语言模型推理，特别适用于边缘部署和没有NVIDIA硬件的环境。它支持GGUF量化格式，以减少内存使用并提高速度，优化用于苹果设备、AMD/Intel GPU和嵌入式系统。关键词包括：LLM推理、CPU推理、GGUF量化、边缘AI、非NVIDIA硬件、Apple Silicon、模型部署。

该技能用于将训练好的TensorFlow模型部署到生产环境，涵盖模型导出为SavedModel格式、转换为TensorFlow Lite用于移动和边缘设备、应用量化技术优化性能和大小、设置服务基础设施如TensorFlow Serving、以及进行模型验证和测试。关键词：TensorFlow, 模型部署, SavedModel, TensorFlow Lite, 量化, 优化, AI应用, 深度学习, 云服务

多重检验校正技能用于在同时进行多个统计假设检验时，通过数学方法调整p值或显著性阈值，以控制整体错误率（如族错误率FWER或错误发现率FDR）。核心功能包括Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法、Benjamini-Hochberg FDR控制等，广泛应用于数据分析、生物信息学、量化金融、科学研究等领域，确保统计推断的可靠性，避免多重比较带来的假阳性问题。关键词：多重检验校正，p值校正，FWER，FDR，Bonferroni，假设检验，统计显著性，错误率控制。