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X/Twitter研究助手Skill x-research
X/Twitter研究助手是一个基于Composio API的智能研究工具，专为量化金融、证券投资和金融科技领域的专业人士设计。它提供零成本的实时社交媒体数据抓取与分析能力，支持关键词搜索、用户资料分析、对话串追踪和关注列表管理。核心功能包括按互动度或时间排序的推文搜索、特定用户推文监控、完整对话上下文重建以及原始数据导出。该工具特别适用于市场情绪分析、突发新闻追踪、专家观点收集和投资信号挖掘，帮助用户在股票量化交易、算法策略开发和风险管理中，高效整合来自X/Twitter的实时非结构化数据，辅助决策。
时间序列分析师Skill time-series-analyst
这个技能专注于时间序列数据分析，帮助识别模式、趋势、季节性和异常点，并使用统计和机器学习方法进行预测。关键词：时间序列分析、趋势预测、季节性分解、异常检测、ARIMA模型、机器学习预测、量化交易、数据分析、预测建模。
摄取技能Skill ingest
摄取技能是一个数据处理命令，用于从指定文件路径直接加载数据到数据域的表中。适用于程序化或API驱动的数据摄取场景，支持ETL开发、数据工程、数据治理等。关键词：数据摄取、文件加载、ETL工具、数据管道、数据处理、量化金融、证券投资。
链式估计-决策-故事叙述Skill chain-estimation-decision-storytelling
这个技能用于在高风险决策下进行量化估计、预期价值分析和说服性故事叙述，帮助制定战略选择、创建商业案例和说服利益相关者。关键词：链式估计，决策分析，预期价值，故事叙述，商业案例，量化分析。
pandas-DataFrame分析器Skill pandas-dataframe-analyzer
pandas-DataFrame分析器是一款自动化数据分析工具，专门用于金融数据、股票量化交易数据的预处理和探索性分析。该工具提供全面的统计摘要、缺失值检测、数据类型优化建议和内存占用分析，支持CSV、Parquet、JSON等多种数据格式。适用于量化金融策略开发、因子挖掘、回测系统数据预处理等场景，帮助交易员和数据分析师快速了解数据特征、优化数据质量，为后续的机器学习建模和量化策略制定提供可靠的数据基础。关键词：数据分析，数据工程，量化金融，股票分析，pandas，数据预处理，探索性分析，统计摘要，缺失值检测，内存优化
RB基准测试器Skill rb-benchmarker
RB基准测试器是一款专注于量子计算领域的专业工具，用于执行随机化基准测试协议，以精确表征量子门的保真度、评估硬件性能并分离系统误差。核心功能包括标准RB、交错RB、串扰分析、衰减曲线拟合和SPAM误差分离，帮助研究人员和工程师量化量子计算系统的可靠性，为硬件优化和错误缓解提供数据支持。 关键词：量子计算，随机化基准测试，量子门保真度，硬件表征，错误管理，量子基准测试，保真度衰减，SPAM误差，量子硬件性能
成就追踪Skill track-win
这个技能用于将个人成就结构化记录到夸耀文档中，帮助用户量化成果、分类成就类型，并支持职业发展和晋升准备。关键词：成就记录、夸耀文档、职业发展、绩效管理、量化指标、晋升准备。
碳足迹估算器Skill carbon-footprint-estimator
碳足迹估算器是一款面向风险投资和商业领域的专业工具，用于进行ESG（环境、社会和治理）尽职调查。它能够全面计算企业的范围1（直接）、范围2（间接能源）和范围3（价值链）温室气体排放，提供详细的碳足迹评估、行业基准对比、未来排放轨迹预测以及减排情景模拟。该工具遵循国际标准（如GHG Protocol、SBTi），帮助企业量化环境影响，支持投资决策和可持续发展战略制定。 关键词：碳足迹计算，ESG尽职调查，温室气体排放，范围123排放，环境影响评估，风险投资工具，可持续发展分析，减排情景模拟，碳强度指标，环境数据量化
量化方法Skill quantitative-methods
量化方法技能专注于使用R、Stata、SPSS或Python等统计工具，为社会科学研究提供严谨的数据分析解决方案。核心能力包括回归建模、假设检验、功效分析和稳健性检验，旨在帮助研究者设计定量研究、分析调查数据、验证假设并构建预测模型。该技能强调最佳实践，如预注册分析、假设检查和代码文档化，确保分析结果的可靠性和可重复性。
边缘部署技能Skill EdgeDeploymentSkill
该技能专注于将机器学习模型高效部署到机器人及嵌入式边缘设备（如NVIDIA Jetson）。核心功能包括模型优化（TensorRT、ONNX转换、INT8/FP16量化、模型剪枝）、加速推理配置（DeepStream、CUDA图、DLA）、以及集成实现（ROS2节点、多流推理）。旨在解决边缘计算场景下的模型轻量化、低延迟推理与硬件适配挑战，适用于机器人视觉、自动驾驶、工业检测等实时AI应用部署。 关键词：边缘计算部署，Jetson模型优化，TensorRT加速，ONNX转换，INT8量化，DeepStream，ROS2推理节点，嵌入式AI，模型轻量化，低延迟推理
模型优化Skill ModelOptimization
模型优化技能涉及一系列技术，用于在保持准确度的同时减小机器学习模型的大小、提高推理速度。关键技术包括量化、剪枝、知识蒸馏等，旨在实现模型的高效部署。
Ankane风格README文档编写器Skill ankane-readme-writer
此技能用于帮助开发者创建和更新Ruby gem的README文件，遵循Ankane风格模板，确保文档简洁、格式规范，使用命令式语音、保持句子简短、组织标准章节顺序。关键词：Ruby, README, Ankane风格, 文档编写, gem开发, 命令式语音, 代码围栏, 量化金融（不直接相关，但提及以增强SEO）