Data Analysis

social-graph-ranker là lớp xếp hạng đồ thị có trọng số cho việc tìm kiếm warm intro, chấm điểm cầu nối và phân tích khoảng trống mạng lưới trên X và LinkedIn. Hãy dùng skill social-graph-ranker khi bạn cần một công cụ xếp hạng có thể tái sử dụng cho Lead Research, chứ không phải một quy trình outbound hay duy trì mạng lưới trọn vẹn.

Skill regex-vs-llm-structured-text giúp chọn giữa regex và LLM cho trích xuất văn bản có cấu trúc. Hãy bắt đầu bằng phân tích xác định, thêm bước kiểm tra bằng LLM cho các trường hợp biên ít chắc chắn, và dùng một pipeline rẻ hơn, đáng tin cậy hơn cho tài liệu, biểu mẫu, hóa đơn và phân tích dữ liệu.

clickhouse-io là một skill tập trung vào ClickHouse cho thiết kế schema, SQL phân tích, mẫu nạp dữ liệu và tối ưu hiệu năng. Hãy dùng nó để định hướng lựa chọn MergeTree, phân vùng, materialized views và tối ưu truy vấn theo từng khối lượng công việc cụ thể.

data-analyst là một skill GitHub tối giản, định hướng tác nhân sử dụng SQL, pandas và phân tích thống kê cơ bản để khám phá dữ liệu. Phù hợp nhất với người dùng muốn truy vấn, biến đổi và diễn giải có mã nguồn hỗ trợ chỉ từ một lớp prompt SKILL.md duy nhất.

retro là skill tổng kết dự án dành cho các nhóm kỹ thuật. Skill này phân tích lịch sử commit, mô hình làm việc và những bài học trước đó để tạo ra một buổi retro hằng tuần có cấu trúc và có tính liên tục. Hãy dùng retro cho sprint review, các câu hỏi kiểu chúng ta đã ship gì, và các buổi check-in Quản lý Dự án.

startup-metrics-framework giúp nhà sáng lập, chuyên viên phân tích và đội ngũ vận hành tính các KPI cho startup như CAC, LTV, burn multiple, runway và các chỉ số tăng trưởng cho startup SaaS, marketplace, consumer và B2B.

Dùng skill market-sizing-analysis để xây dựng ước tính TAM, SAM và SOM có cấu trúc bằng các phương pháp top-down, bottom-up và value-theory. Nội dung bao gồm bối cảnh cài đặt, tệp quan trọng, đầu vào, quy trình làm việc và cách áp dụng thực tế cho market sizing của startup và Data Analysis.

startup-financial-modeling giúp agent xây dựng mô hình tài chính startup trong 3-5 năm với doanh thu theo cohort, cơ cấu chi phí, burn, runway và các kịch bản gọi vốn. Phù hợp nhất cho founder và người phụ trách tài chính cần bối cảnh trước khi cài đặt, đầu vào rõ ràng và hướng dẫn sử dụng thực tế từ SKILL.md của skill.

risk-metrics-calculation hỗ trợ tính các chỉ số rủi ro danh mục như VaR, CVaR, Sharpe, Sortino, beta, biến động và drawdown. Dùng skill này để biến chuỗi lợi suất thành báo cáo rủi ro có cấu trúc, mẫu triển khai Python và phần diễn giải thực tiễn cho quy trình tài chính.

Kỹ năng backtesting-frameworks hỗ trợ thiết kế và rà soát backtest chiến lược giao dịch với các cơ chế kiểm soát chặt chẽ hơn đối với look-ahead bias, survivorship bias, overfitting, transaction costs và walk-forward validation trong lĩnh vực tài chính.

spark-optimization là hướng dẫn thực tiễn để chẩn đoán các job Apache Spark chạy chậm, tập trung vào partitioning, shuffle, skew, caching và tinh chỉnh bộ nhớ. Hãy dùng hướng dẫn này để cài skill từ wshobson/agents, đọc SKILL.md và áp dụng các cách khắc phục dựa trên bằng chứng từ dấu hiệu trong Spark UI, cấu hình cluster và mẫu truy vấn.

Skill user-personas tạo ra 3 persona tinh chỉnh từ dữ liệu nghiên cứu, kèm JTBD, pain points, gain points và những insight bất ngờ. Hãy dùng cho user-personas trong nghiên cứu UX, phân khúc người dùng, chiến lược onboarding và các quyết định sản phẩm khi bạn có khảo sát, phỏng vấn hoặc nguồn dữ liệu tương tự.

market-sizing giúp ước tính TAM, SAM và SOM bằng cả phương pháp top-down lẫn bottom-up. Hãy dùng cho quy trình Market Research, quyết định thâm nhập thị trường, bộ deck cho nhà đầu tư và kế hoạch ra mắt khi bạn cần một logic trail có thể bảo vệ, các giả định cần kiểm chứng và một ước tính thị trường sơ bộ thực tế.

summarize-interview biến bản ghi phỏng vấn khách hàng thành một bản tóm tắt khám phá có cấu trúc với JTBD, giải pháp hiện tại, tín hiệu hài lòng, insight chính và các hành động tiếp theo. Hãy dùng nó cho bản ghi phỏng vấn, làm sạch transcript và các bản tóm tắt ngắn gọn dành cho đội ngũ sản phẩm, nhà nghiên cứu, founder hoặc quy trình Data Analysis.

user-segmentation giúp biến phản hồi, phỏng vấn, ticket hỗ trợ, khảo sát và log sử dụng thành các phân khúc người dùng rõ ràng dựa trên hành vi. Được xây dựng cho Phân tích dữ liệu, kỹ năng này xác định ít nhất 3 nhóm có thể hành động được dựa trên jobs-to-be-done, động lực và nhu cầu chưa được đáp ứng, thay vì chỉ dựa vào nhân khẩu học.

Kỹ năng sentiment-analysis biến phản hồi người dùng thành insight theo từng phân khúc, điểm cảm xúc, JTBD và tác động lên sản phẩm. Hãy dùng nó cho sentiment-analysis trong Data Analysis với review, khảo sát, ghi chú hỗ trợ hoặc social listening khi bạn cần một hướng dẫn sentiment-analysis thực tế, chứ không chỉ là kiểm tra phân cực cảm xúc chung chung.

Skill sql-queries biến các câu hỏi kinh doanh và mục tiêu phân tích sơ bộ thành SQL được tối ưu cho BigQuery, PostgreSQL, MySQL và các biến thể khác. Skill này đọc ngữ cảnh schema, làm rõ bộ lọc và phép tổng hợp, đồng thời hỗ trợ sql-queries cho phân tích dữ liệu, báo cáo và khám phá.

Thực hiện cohort-analysis cho các chỉ số giữ chân người dùng, suy giảm mức độ tương tác và mức độ chấp nhận tính năng theo từng cohort. Skill cohort-analysis này được thiết kế cho các quy trình Data Analysis cần xác thực dữ liệu, tính toán, trực quan hóa và rút ra insight rõ ràng từ dữ liệu hành vi người dùng có cấu trúc.

ab-test-analysis giúp bạn đánh giá kết quả A/B test với độ chặt chẽ thống kê, bao gồm kiểm tra cỡ mẫu, khoảng tin cậy, kiểm định ý nghĩa thống kê và khuyến nghị nên triển khai, kéo dài hay dừng. Dùng cho rà soát thí nghiệm, diễn giải split test và ra quyết định trong quy trình Data Analysis.

huggingface-vision-trainer giúp bạn cài đặt và sử dụng một skill Hugging Face cho các tác vụ huấn luyện thị giác máy tính: phát hiện đối tượng, phân loại ảnh và phân đoạn SAM/SAM2. Nội dung bao gồm chuẩn bị dữ liệu, thiết lập GPU trên cloud, đánh giá mô hình, ghi log bằng Trackio và đẩy kết quả lên Hub. Phù hợp cho tự động hóa backend và các quy trình huấn luyện có thể lặp lại.

huggingface-trackio giúp theo dõi các lần chạy huấn luyện ML bằng Trackio. Dùng skill này để ghi log metrics từ Python, thêm cảnh báo huấn luyện, và truy xuất hoặc phân tích các lần chạy bằng trackio CLI. Skill hỗ trợ dashboard thời gian thực, đồng bộ với Hugging Face Space, và xuất JSON để tự động hóa, khiến huggingface-trackio hữu ích cho theo dõi thí nghiệm và phân tích dữ liệu.

Kỹ năng huggingface-best giúp bạn tìm model phù hợp nhất cho một tác vụ bằng cách kiểm tra bảng xếp hạng benchmark trên Hugging Face và lọc theo giới hạn thiết bị cũng như kích thước model. Hãy dùng khi cần gợi ý model cho lập trình, suy luận, chat, OCR, RAG, giọng nói, thị giác máy tính hoặc tác vụ đa phương thức, và bạn muốn một danh sách rút gọn thực dụng thay vì một danh sách model chung chung.

hv-analysis là một skill nghiên cứu theo trục ngang-dọc để biến một sản phẩm, công ty, khái niệm, công nghệ hoặc cá nhân thành một báo cáo phân tích có cấu trúc. Hãy dùng skill hv-analysis cho nghiên cứu chuyên sâu, so sánh cạnh tranh và đầu ra sẵn sàng đưa vào báo cáo, đặc biệt khi bạn cần hv-analysis cho Phân tích dữ liệu hoặc quy trình PDF chỉn chu.

Workspace Data Analyst là một kỹ năng nhẹ để phân tích dữ liệu ngay trong workspace của bạn. Kỹ năng này phân tích các tệp CSV, kiểm tra header, tóm tắt tổng, trung bình và các giá trị ngoại lệ, rồi đưa ra các nhận định ngắn gọn về bước tiếp theo. Workspace Data Analyst rất phù hợp cho các lượt rà soát nhanh, có xét đến tệp, trước khi đi sâu vào mô hình hóa.