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.

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.

summarize-interview transforma a transcrição de uma entrevista com cliente em um resumo estruturado de discovery, com JTBD, solução atual, sinais de satisfação, principais insights e itens de ação. Use em gravações de entrevistas, limpeza de transcrições e resumos objetivos para times de produto, pesquisadores, fundadores ou fluxos de Data Analysis.

user-segmentation ajuda a transformar feedback, entrevistas, tickets, pesquisas e logs de uso em segmentos de usuários distintos, baseados em comportamento. Feito para Data Analysis, identifica pelo menos 3 grupos acionáveis usando jobs-to-be-done, motivações e necessidades não atendidas, em vez de depender só de dados demográficos.

A skill de sentiment-analysis transforma feedback de usuários em insights por segmento, scores de sentimento, JTBD e impacto no produto. Use para sentiment-analysis na análise de dados de avaliações, pesquisas, notas de suporte ou social listening quando você precisar de um guia prático de sentiment-analysis, e não de uma checagem genérica de polaridade.

A skill sql-queries transforma perguntas de negócio e objetivos iniciais de análise em SQL otimizado para BigQuery, PostgreSQL, MySQL e outros dialetos. Ela lê o contexto do schema, esclarece filtros e agregações e ajuda com sql-queries para análise de dados, relatórios e exploração.

Faça cohort-analysis de retenção de usuários, queda de engajamento e adoção de recursos por coorte. Esta skill de cohort-analysis foi criada para fluxos de Trabalho de Análise de Dados que precisam de validação, cálculo, visualização e insights claros a partir de dados estruturados de comportamento do usuário.

A skill ab-test-analysis ajuda você a avaliar resultados de testes A/B com rigor estatístico, incluindo validação de tamanho de amostra, intervalos de confiança, testes de significância e recomendações de prosseguir, estender ou encerrar. Use-a para revisão de experimentos, interpretação de testes divididos e tomada de decisão em fluxos de trabalho de análise de dados.

A skill huggingface-vision-trainer ajuda você a instalar e usar uma skill do Hugging Face para jobs de treinamento em visão: detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação com SAM/SAM2. Cobre preparação de datasets, configuração de GPU na nuvem, avaliação, logging com Trackio e envio dos resultados para o Hub. É ideal para automação de backend e fluxos de treinamento repetíveis.

huggingface-trackio ajuda a acompanhar execuções de treinamento de ML com Trackio. Use esta skill para registrar métricas a partir do Python, adicionar alertas de treinamento e recuperar ou analisar execuções com o CLI do trackio. Ela oferece suporte a dashboards em tempo real, sincronização com Hugging Face Space e saída em JSON para automação, tornando o huggingface-trackio útil para acompanhamento de experimentos e análise de dados.

A skill huggingface-best ajuda você a encontrar o melhor modelo para uma tarefa, consultando rankings de benchmark do Hugging Face e filtrando por limites de dispositivo e tamanho do modelo. Use quando precisar de recomendações de modelos para coding, reasoning, chat, OCR, RAG, speech, vision ou trabalho multimodal, e quiser uma shortlist prática em vez de uma lista genérica de modelos.

hv-analysis é uma skill de pesquisa horizontal-vertical para transformar um produto, empresa, conceito, tecnologia ou pessoa em um relatório de análise estruturado. Use a skill hv-analysis para pesquisa aprofundada, comparação competitiva e saída pronta para relatório, especialmente quando você precisar de hv-analysis para Análise de Dados ou para um fluxo de trabalho de PDF mais refinado.

Workspace Data Analyst é uma skill leve para análise de dados no seu workspace. Ela analisa arquivos CSV, verifica cabeçalhos, resume totais, médias e outliers, e fornece insights curtos com próximos passos. A skill Workspace Data Analyst é ideal para revisões rápidas com contexto de arquivo antes de um modelamento mais profundo.