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.

xlsx là một Claude spreadsheet skill để tạo, chỉnh sửa, phân tích, định dạng và tính toán lại các tệp .xlsx, .xlsm, .csv và .tsv. Skill này tập trung vào việc không để lỗi công thức, giữ nguyên template workbook hiện có, tuân thủ quy ước định dạng mô hình tài chính và tính toán lại dựa trên LibreOffice với recalc.py.

textrazor-automation là một Claude skill để tự động hóa tác vụ Textrazor thông qua Composio Rube MCP, hỗ trợ khám phá công cụ, kiểm tra kết nối và thực thi có nhận biết schema.

rosette-text-analytics-automation giúp agent chạy Rosette Text Analytics thông qua Composio Rube MCP bằng cách kiểm tra kết nối, khám phá schema công cụ đang hoạt động với RUBE_SEARCH_TOOLS, rồi thực thi các workflow phân tích văn bản.

microsoft_clarity-automation giúp agent sử dụng Microsoft Clarity thông qua Composio Rube MCP cho bản ghi phiên, heatmap và phân tích hành vi. Skill nhấn mạnh việc dùng RUBE_SEARCH_TOOLS trước, thiết lập kết nối Clarity đang hoạt động và sử dụng theo đúng schema.

googlebigquery-automation giúp agent dùng Rube MCP và Metabase để truy cập dữ liệu BigQuery, xác minh kết nối, kiểm tra metadata, đồng thời chạy phân tích bằng SQL gốc hoặc MBQL mà không phải đoán schema.

eodhd-apis-automation giúp agent tự động hóa quy trình EODHD API thông qua Composio Rube MCP, bắt đầu bằng khám phá tool, kiểm tra kết nối và thực thi có nhận biết schema.

college-football-data-automation giúp agent tự động hóa các tác vụ College Football Data thông qua Rube MCP và Composio. Tìm hiểu yêu cầu thiết lập, cách khám phá công cụ với RUBE_SEARCH_TOOLS, kiểm tra kết nối và các mẫu sử dụng thực tế.

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.

product-analytics giúp agent định nghĩa KPI, chọn các framework AARRR, North Star hoặc HEART, thiết kế dashboard, đồng thời phân tích retention, cohort, funnel và mức độ adoption tính năng cho các quy trình Quản lý sản phẩm.

experiment-designer giúp các nhóm Product Management thiết kế thử nghiệm A/B và thử nghiệm tính năng với giả thuyết có thể kiểm chứng, hệ chỉ số, lập kế hoạch cỡ mẫu, ưu tiên theo ICE, quy tắc dừng và diễn giải kết quả.

senior-data-scientist là một Claude skill dành cho thiết kế A/B test, suy luận nhân quả, feature engineering và đánh giá tabular ML. Dùng skill này để định hướng tính cỡ mẫu, chọn metric, kiểm tra leakage, rà soát SHAP và theo dõi kiểu MLflow; các script chỉ là mẫu scaffold, không phải engine hoàn chỉnh.

channel-economics giúp RevOps và lãnh đạo thương mại so sánh các kênh trực tiếp, đối tác, marketplace, reseller hoặc OEM bằng góc nhìn cost-to-serve đầy đủ, ROI và khuyến nghị channel-mix trong điều kiện ràng buộc. Bao gồm script Python, data template và hướng dẫn sử dụng channel-economics.

torchdrug là bộ công cụ native PyTorch dành cho machine learning trên phân tử và protein. Dùng skill torchdrug để chọn tác vụ, bộ dữ liệu và các mô hình mô-đun cho graph neural networks, mô hình protein, suy luận trên knowledge graph, tạo phân tử và retrosynthesis. Đây là lựa chọn phù hợp nhất cho phát triển mô hình tùy biến và cấu hình có thể tái lập, chứ không chỉ cho các demo có sẵn.

Hướng dẫn skill torch-geometric cho mạng nơ-ron đồ thị PyTorch Geometric. Dùng để được hỗ trợ cài đặt torch-geometric, cách sử dụng torch-geometric, phân loại đồ thị, phân loại nút, dự đoán liên kết, đồ thị dị thể, các lớp MessagePassing tùy chỉnh và mở rộng GNN cho quy trình Machine Learning.