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特征仓库连接器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习部署中自动提供特征仓库连接器的配置指导、代码生成与生产监控建议，帮助高质量交付在线推理管道。

开源情报威胁行为者画像构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于构建全面的威胁行为者画像。它系统性地从各种开源渠道收集和关联情报，包括厂商报告、暗网论坛、社交媒体和代码仓库。最终输出结构化的档案，用于描绘对手的动机、能力、基础设施和战术，支持进行精确的归因和防御规划。

ClickHouse常见错误诊断与修复指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一份快速参考资料，用于诊断和修复ClickHouse数据库中最常见的错误。内容涵盖了从SQL语法错误、内存限制超限到数据类型不匹配等各种问题，为用户提供了具体的错误代码、根本原因分析和可操作的SQL解决方案，确保数据库的稳定运行和高效分析。

ClickHouse快速上手与数据分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。

雪花数据库可靠性模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了在Snowflake环境中实现生产级可靠性模式的全面指导。涵盖了时间旅行（Time Travel）进行点时恢复、跨区域数据库复制、用于灾难恢复的账户故障转移组，以及应用层面的弹性代码实现（如连接故障转移逻辑）。适用于构建容错、高可用性的数据管道和数据仓库。

SQL查询成本及性能审计器

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一款静态SQL分析工具，用于审计代码中的成本和性能反模式（如全表扫描、笛卡尔积）。它能为BigQuery、Snowflake等数据仓库生成健康评分（0-100），并输出一份包含具体修复方案和预估节省成本的改进计划。是进行FinOps和数据质量保障的理想工具。

基于图社区检测的向量聚类

该技能利用`ruvector`工具，通过图社区检测（如谱聚类/Louvain）来发现大量语义嵌入（如代码或数据）中的自然分组。它能帮助用户发现潜在的主题、识别异常数据点（离群值）并系统化地组织大型向量集合，适用于代码库或大型数据集的结构化分析。

AEJ期刊学术可重复性提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。

科学论文数据与代码可用性指南

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本指南详细介绍了科学论文中数据和代码可用的标准化要求，旨在确保研究结果的可重复性。它指导用户将原始数据和分析代码存入如GEO、PDB、Mendeley Data和Zenodo等认可的公共存储库，并提供了撰写标准化“三点声明”的格式，确保投稿流程的规范性和完整性。

数据和代码可重复性标准

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了学术论文（尤其是人口学领域）所需满足的数据可用性和代码可重复性的高标准。它强调将数据存入符合FAIR原则的持久化存储库，提供带有版本控制的主脚本，并清晰记录受限数据的访问条件，以确保科学研究的透明度。

研究可复现性标准指南

edbt-reproducibility

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本指南提供了学术论文（尤其数据库系统领域）提升研究可复现性的最佳实践。它指导作者如何记录数据来源、环境参数、实验流程和证据链，确保论文中的每一个结论都可以被其他研究人员通过可运行的代码和数据重新验证，提高研究的严谨性和透明度。

科学数据报告与可复现性

epsl-reporting-and-reproducibility

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本指南旨在指导地球和行星科学领域的作者提升研究成果的可复现性。它详细规定了如何构建补充材料、数据表格和代码版本，并指导将数据上传至专业的社区知识库（如PANGAEA、Zenodo）。核心目标是确保论文中的所有结论和图表，都可以被读者独立验证和重现。

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