Data Analysis

social-graph-ranker é a camada de ranqueamento ponderado de grafos para descoberta de introduções quentes, pontuação de pontes e análise de lacunas de rede no X e no LinkedIn. Use a skill social-graph-ranker quando precisar de um mecanismo reutilizável de ranqueamento para Lead Research, e não de um fluxo completo de outbound ou manutenção de rede.

Skill regex-vs-llm-structured-text para escolher entre regex ou LLM na extração de texto estruturado. Comece com parsing determinístico, adicione validação com LLM para casos extremos de baixa confiança e use um pipeline mais barato e confiável para documentos, formulários, notas fiscais e análise de dados.

clickhouse-io é uma skill focada em ClickHouse para modelagem de schema, SQL analítico, padrões de ingestão e ajuste de performance. Use-a para orientar escolhas de MergeTree, particionamento, materialized views e otimização de consultas conforme a carga de trabalho.

data-analyst é uma skill enxuta do GitHub que orienta agentes a usar SQL, pandas e análise estatística básica na exploração de dados. É mais indicada para quem quer consultas, transformações e interpretações com base em código, a partir de uma única camada de prompt em SKILL.md.

retro é uma skill de retrospectiva de projeto para equipes de engenharia. Ela analisa histórico de commits, padrões de trabalho e aprendizados anteriores para gerar uma retro semanal estruturada e com continuidade. Use retro para revisões de sprint, perguntas do tipo "o que entregamos" e alinhamentos de Project Management.

startup-metrics-framework ajuda fundadores, analistas e operadores a calcular KPIs de startups, como CAC, LTV, burn multiple, runway e métricas de crescimento para startups SaaS, marketplace, consumer e B2B.

Use a skill market-sizing-analysis para montar estimativas estruturadas de TAM, SAM e SOM com métodos top-down, bottom-up e value-theory. Cobre contexto de uso, arquivos principais, entradas, fluxo de trabalho e uso prático para dimensionamento de mercado de startups e Data Analysis.

startup-financial-modeling ajuda agentes a montar modelos financeiros de startups para 3 a 5 anos, com receita por cohort, estrutura de custos, burn, runway e cenários de captação. É mais indicada para founders e líderes de finanças que precisam de contexto para instalação, clareza sobre os inputs e orientações práticas de uso a partir do SKILL.md da skill.

risk-metrics-calculation ajuda a calcular métricas de risco de portfólio como VaR, CVaR, Sharpe, Sortino, beta, volatilidade e drawdown. Use a skill para transformar séries de retorno em relatórios de risco estruturados, padrões de implementação em Python e interpretações práticas para fluxos de trabalho financeiros.

A skill backtesting-frameworks ajuda a estruturar e revisar backtests de estratégias de trading com controles mais rigorosos para look-ahead bias, survivorship bias, overfitting, custos de transação e validação walk-forward em Finanças.

spark-optimization é um guia prático para diagnosticar jobs lentos no Apache Spark com foco em particionamento, shuffle, skew, caching e ajuste de memória. Use-o para instalar a skill de wshobson/agents, ler o SKILL.md e aplicar correções baseadas em evidências a partir de sintomas no Spark UI, configurações do cluster e padrões de consulta.

torchdrug é um toolkit nativo de PyTorch para machine learning com moléculas e proteínas. Use a skill torchdrug para escolher tarefas, datasets e modelos modulares para redes neurais em grafos, modelagem de proteínas, raciocínio em grafos de conhecimento, geração molecular e retrossíntese. Ela é mais indicada para desenvolvimento de modelos customizados e configurações reproduzíveis do que para demos prontas.

Guia do skill torch-geometric para redes neurais gráficas com PyTorch Geometric. Use para ajuda na instalação do torch-geometric, uso do torch-geometric, classificação de grafos, classificação de nós, previsão de links, grafos heterogêneos, camadas customizadas de MessagePassing e escalabilidade de GNNs em fluxos de Machine Learning.

Use a skill do SymPy para matemática simbólica exata em Python, incluindo álgebra, cálculo, matrizes, fórmulas de física, teoria dos números, geometria e geração de código. Ela ajuda você a manter expressões exatas, escolher os módulos certos do SymPy e evitar erros comuns com floats. É ideal para quem quer um guia prático de SymPy para fluxos simbólicos e para usar SymPy em análise de dados.

O skill rdkit ajuda em fluxos de trabalho precisos de quimioinformática: análise de SMILES, SDF, MOL, PDB e InChI; cálculo de descritores; geração de fingerprints; busca por subestruturas; tratamento de reações; e criação de coordenadas 2D/3D. Use este guia do rdkit para controle avançado, sanitização personalizada e fluxos de trabalho de rdkit para análise de dados.

qiskit é uma skill de computação quântica da IBM para criar circuitos, escolher backends, fazer transpiling para hardware e executar jobs em simuladores ou dispositivos IBM Quantum. É uma ótima opção para uso do qiskit em química, otimização e machine learning, especialmente quando você precisa de orientação prática de instalação e execução, e não de um guia só teórico de qiskit.

Open Notebook é um workspace de pesquisa open source e self-hosted para análise de documentos, notas, chat com fontes, busca e resumos em estilo podcast. Use a skill open-notebook para organizar notebooks, ingerir PDFs, páginas da web, áudio, vídeo e arquivos do Office, e dar suporte a fluxos privados e centrados em API para análise de dados.

hypogenic é uma skill para gerar e testar hipóteses em datasets tabulares ou derivados de texto, com suporte de LLM. Ela ajuda na análise de dados com hypogenic ao transformar perguntas empíricas em fluxos de trabalho estruturados e testáveis para interpretação de classificação, análise de conteúdo e detecção de enganos. Use quando você precisar de hipóteses com base em evidências, não apenas de brainstorming.

A skill hugging-science ajuda você a encontrar e usar recursos de IA científica no catálogo Hugging Science e na organização `hugging-science` do Hugging Face. Ela é indicada para biologia, química, clima, genômica, materiais, astronomia e trabalhos semelhantes quando você precisa de um dataset, modelo, Space ou post de blog que realmente possa executar ou citar. Use-a para fluxos de uso do hugging-science e do guia hugging-science em vez de uma busca genérica.

histolab é uma skill em Python para pré-processamento de imagens de lâmina inteira (whole-slide image, WSI) em patologia digital. Ela oferece suporte a detecção de tecido, extração de tiles e normalização de coloração para lâminas H&E, sendo útil para preparação de datasets, análise rápida baseada em tiles e fluxos leves de análise de dados. Instale e use histolab com orientações práticas sobre máscaras, tilers e gerenciamento de lâminas.

diffdock é uma skill de docking para prever poses de ligação entre proteína e ligante a partir de estruturas em PDB ou de sequências de proteína com ligantes em SMILES, SDF ou MOL2. Use a skill diffdock para design de fármacos baseado em estrutura, triagem virtual e análise de poses com pontuação de confiança. Ela não serve para prever afinidade de ligação.

A skill dhdna-profiler extrai padrões cognitivos e impressões digitais do pensamento a partir de texto ou fala. Use-a para traçar o perfil de como alguém raciocina, decide, valoriza e se comunica, comparar estilos de pensamento ou responder à pergunta “qual é o meu estilo de pensamento?”. Ela é especialmente útil para análises estruturadas, comparações recorrentes e insights mais profundos sobre a mente por trás de um trecho.

A skill user-personas cria 3 personas refinadas a partir de dados de pesquisa, com JTBD, dores, ganhos e insights inesperados. Use para user-personas em UX Research, segmentação, estratégia de onboarding e decisões de produto quando você tiver pesquisas, entrevistas ou outros materiais de origem.

A skill market-sizing ajuda a estimar TAM, SAM e SOM com métodos top-down e bottom-up. Use-a em fluxos de trabalho de pesquisa de mercado, decisões de entrada em novos mercados, apresentações para investidores e planejamento de lançamentos quando você precisar de uma trilha lógica defensável, hipóteses para validar e uma estimativa inicial prática do tamanho do mercado.