Data Quality

quality-nonconformance 是一項適用於受管制製造業的技能，涵蓋 NCR 收件、根因分析、CAPA、SPC 解讀與最終處置。適合用於 Compliance Review、供應商品質問題，以及需要可追溯性、風險判斷與可供稽核的決策場景。

interzoid-automation 可協助代理透過 Composio Rube MCP 執行 Interzoid 工作流程：先探索目前可用工具、檢查 Interzoid 連線，再於執行前對應輸入資料。

data-quality-frameworks 技能可協助團隊規劃正式環境的資料驗證，涵蓋 dbt tests、Great Expectations 與 data contracts。可用來選擇合適的檢查項目、對應到 testing pyramid，並規劃適合 Data Cleaning 與資料管線穩定性的 CI/CD 資料品質工作流程。

dbt-transformation-patterns 可協助代理將 dbt 專案整理為 staging、intermediate 與 marts 分層，並涵蓋 testing、documentation 與 incremental model 的實務指引。適合用來評估是否安裝、建立新 repo 骨架，或將既有 SQL 重構為更清晰的 analytics engineering 模式，特別適用於 Database Engineering 團隊。

analytics-tracking 可協助 agent 規劃、稽核與除錯 GA4 和 Google Tag Manager 實作，涵蓋 event taxonomy、conversion tracking、UTM capture、custom dimensions、dataLayer checks 與 tracking QA。在依賴報表或歸因結果之前，可先用於 Analytics Implementation 相關工作。

lamindb 技能可協助你使用 LaminDB——一個開源的生物資料框架，讓資料具備可查詢、可追蹤、可重現與 FAIR 特性。適合用於 lamindb 的資料分析、metadata 整理、基於 ontology 的標註、schema 驗證，以及跨 notebooks 與 pipelines 的 lineage-aware 工作流程。