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共 694 个技能
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优化Foundry成本和性能

palantir-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
本指南提供了全面的技术指导，用于优化Palantir Foundry的运营成本。内容涵盖了使用增量转换（Incremental Transforms）大幅减少计算重建、根据数据量调整Spark资源配置，以及将高成本的API轮询替换为高效的事件驱动Webhook，从而实现成本效益和系统稳定性。
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Foundry数据治理与安全处理

palantir-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
本技能指导如何在Palantir Foundry环境中处理敏感数据，确保数据合规和安全性。内容涵盖了PII（个人身份信息）脱敏、应用数据标记（Markings）实现分级权限控制，并确保符合GDPR、CCPA等隐私法规。用户可以学习设置数据保留策略、实现列级安全以及构建可审计的删除流程。
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Foundry本地开发与测试循环

palantir-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
93
本指南指导用户搭建Palantir Foundry的本地开发环境。它允许开发者使用PySpark在本地、使用样本数据运行数据转换和单元测试，并通过Mock Foundry API进行集成测试。这确保了代码的快速、独立迭代，适用于构建复杂的ETL数据管道逻辑。
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派兰蒂尔基金会最佳实践架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的Palantir Foundry参考架构，用于指导构建生产级的企业级数据应用。它详细涵盖了从原始数据摄取、数据清洗、模型构建到最终本体模型（Ontology）的完整数据流转过程，并提供了项目布局、外部API集成和多层安全机制的最佳实践，适用于规划和优化复杂的数据基础设施。
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安全实现Foundry Webhook事件处理

palantir-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何为外部系统实现对Palantir Foundry的Webhook事件处理。它涵盖了从通过API注册Webhook、执行签名验证（防止重放攻击），到实现事件类型路由和使用Redis保证幂等性处理的完整流程。适用于需要实时响应Foundry Ontology对象变更、数据集更新或构建完成的自动化数据工作流。
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论文声明零上下文审计

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于对研究论文中的所有定量声明、比较和范围描述进行零上下文审计。它通过将论文文本与原始结果文件进行交叉核对，旨在消除“确认偏差”，从而发现四舍五入错误、数据选择性引用或错误计算的增量值，确保论文声明与原始证据的高度一致性。
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生成高质量学术论文插图

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于生成符合出版标准的学术插图和图表。它采用复杂的多阶段迭代工作流，包括规划、布局优化、风格验证和调用本地图像生成桥。整个流程包含严格的视觉审查和自我修正循环，确保生成的图表具备最高的学术专业度。
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学术论文数据库检索

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能集成了十个主流学术数据库（包括PubMed、arXiv、OpenAlex等），通过REST API提供全面的学术文献查询服务。用户可以使用它来搜索特定主题的论文、预印本、获取引文信息，或进行跨数据库的综合检索。
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统一网络工具集：研究与数据增强

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个全能网络工具集，用于执行高级网络任务，包括网页搜索、URL内容提取、批量数据增强和深度研究报告生成。它特别强调学术和科学来源，确保结果的准确性和权威性，非常适合学术研究、科学分析和专业数据处理流程。
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Qdrant搜索质量诊断与优化

qdrant-search-quality
github/awesome-copilot
94
本技能旨在帮助用户系统性地诊断和提升Qdrant的搜索相关性。它解决了搜索结果不佳、精确率或召回率低的问题。核心流程包括判断问题源于嵌入模型、配置参数还是查询策略，并提供从基础测试到高级优化（如混合搜索、重排）的完整调优指导。
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向量数据库搜索质量诊断

qdrant-search-quality-diagnosis
github/awesome-copilot
391
本指南系统性地提供了诊断和优化向量数据库搜索质量的流程。它指导用户解决召回率低、近似搜索性能下降、嵌入模型选择不当等核心问题。内容涵盖HNSW参数调优、量化处理、过滤策略（如ACORN）以及如何建立准确的性能基线，确保RAG和语义搜索管道的可靠性。
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进阶向量搜索优化策略

qdrant-search-strategies
github/awesome-copilot
484
本指南介绍了超越基础向量搜索的进阶检索策略。它涵盖了混合搜索（结合稀疏和密集索引）、重排序、相关性反馈（RF）以及最大边际相关性（MMR）等高级技术。适用于需要解决关键词缺失、结果顺序不准确、召回率或精确度不足等复杂搜索问题的场景。
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