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定制 D3 数据可视化
d3-viz
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
指导使用 d3.js 在任意 JavaScript 环境中构建定制交互式图表,涵盖布局、过渡与响应式尺寸。
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数据工程实战模式
data-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
63
呈现 ETL 流程、Spark 分析与数据质量校验三大场景的实战代码,配合星型建模示例,帮助构建高效的销售数据仓库。
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数据库全生命周期管理
database
sickn33/antigravity-awesome-skills
314
本工作流为数据库的完整生命周期管理提供了全面指导。内容涵盖从初始架构设计(支持SQL和NoSQL)、模式构建、到高级查询优化、数据迁移,以及使用Airflow和dbt等工具构建鲁棒的数据管道。适用于设计、优化和维护复杂的企业级数据系统。
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数据库架构设计专家
database-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
319
资深数据库架构师,专注于从零到一设计和优化可扩展的数据层。精通全栈数据库技术选型(包括SQL、NoSQL、图数据库等)、复杂数据模型设计、索引优化策略制定以及数据迁移规划。能够构建高性能、高可用且具备应对未来业务增长的数据架构。
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数据库迁移可观测性与CDC监控
database-migrations-migration-observability
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能提供专业的模板和最佳实践,用于构建健壮的数据库迁移可观测性基础设施。内容涵盖实时数据同步(CDC)、指标收集(Prometheus/Grafana)以及异常检测。适用于需要搭建CDC流水线(如Debezium与Kafka)或实现复杂数据库变更监控的场景。
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Databricks数据湖ETL管道构建
databricks-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
51
本指南详细介绍了使用Databricks和Delta Lake构建生产级ETL数据管道的完整流程。它遵循金字塔型的Medallion架构(Bronze, Silver, Gold),涵盖了增量数据加载(Auto Loader)、数据清洗、去重和业务聚合。适用于构建企业级数据湖仓,确保数据的高质量和可追溯性。
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德尔塔湖数据治理与合规
databricks-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
83
本技能提供了关于在Delta Lake中实现稳健数据治理和合规流程的指南,核心利用了Unity Catalog。内容涵盖了数据分类标记、处理GDPR“被遗忘权”的PII数据删除流程,以及设置基于标签的自动化数据保留策略。适用于需要构建安全、合规且可审计的数据湖管道。
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Databricks多环境配置与部署
databricks-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何在数据平台中构建和管理跨环境(开发、预发布、生产)的Databricks资源。它涵盖了使用隔离工作区、管理环境级密钥、部署Asset Bundle以及集成CI/CD的最佳实践,确保数据工作流部署的稳定性和一致性。
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Databricks可观测性监控工具
databricks-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供全面的Databricks平台可观测性支持。用户可以通过查询系统表,监控作业运行历史、追踪集群资源使用和成本消耗,找出性能瓶颈的慢查询,并进行安全审计。适用于构建监控仪表板、保障数据管道稳定性和优化资源使用。
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Databricks SDK生产级模式
databricks-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能集锦了使用Databricks Python SDK的生产级最佳实践。它涵盖了核心模式,包括单例客户端管理、结构化异常处理(区分瞬时/永久错误)、使用上下文管理器控制集群生命周期,以及构建类型安全的Job定义。确保您的代码具有高度的健壮性和可维护性,适用于构建企业级的数据集成应用。
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Go持久化工作流最佳实践
dbos-golang
sickn33/antigravity-awesome-skills
303
本指南提供了使用DBOS持久化工作流构建高可靠、容错Go应用程序的最佳实践。它详细指导了如何在现有Go代码中集成DBOS、定义和管理复杂工作流及步骤,并利用队列实现健壮的并发控制。适用于需要构建复杂、可靠的异步流程的场景。
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使用DBOS构建可靠工作流
dbos-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
239
这是一份关于使用DBOS构建可靠、容错的Python应用的最佳实践指南。它指导开发者如何在现有代码中集成DBOS,创建复杂的任务流(workflows)和步骤(steps),以及如何使用队列等机制进行并发和通信管理。
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