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数据归一化工具

data-normalization-tool
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206
自动化支持 ML 训练中的数据归一化工具任务，涵盖最佳实践、生成生产级代码与配置，并校验输出结果。
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数据分区器助手

data-partitioner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
在ETL与流式数据管道中提供数据分区器配置指导，生成可部署代码并校验规范，确保符合数据工程最佳实践。
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数据质量检测助手

data-quality-checker
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344
自动化数据质量检测助手在构建 ETL、流式或数据转换管道时，提供标准验证、实践建议与可上线的配置与代码示例。
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Databricks 错误排查指南

databricks-common-errors
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427
这是一份全面的技术指南，用于诊断和修复Databricks环境中的常见错误。内容涵盖集群状态故障、Spark内存溢出（OOM）、Delta Lake并发写入冲突、权限配置和数据模式不匹配等关键问题，并提供了Python、SQL和Bash等多种语言的修复代码。
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Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration
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483
该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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Databricks故障应急处理手册

databricks-incident-runbook
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262
这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程，用于即时故障分级、决策树指导（涵盖集群、代码和数据质量问题），以及证据收集和事后总结，确保了故障的快速、系统性解决。
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Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist
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490
本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固（权限、密钥管理）、基础设施验证（集群配置）、代码质量检查（测试、最佳实践），到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤，确保数据流程的稳定性和可靠性。
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日期范围分析器

date-range-analyzer
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自动化提供日期范围分析指南，涵盖 SQL、可视化、统计与商业智能，生成可上线代码并校验结果，适合数据分析场景。
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Dbt 模型生成器

dbt-model-generator
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358
本技能在数据管道场景中引导生成 dbt 模型，涵盖环境搭建、代码与配置产出及校验流程，遵循 ETL、调度与流式处理的行业实践，帮助自动化构建生产级模型。
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早停回调助手

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417
面向机器学习训练流程，提供早停回调的配置建议、最佳实践、代码生成与校验，适用于 PyTorch、TensorFlow 与 scikit-learn 实验。
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特征重要性分析器

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458
自动提供与机器学习训练相关的特征重要性分析建议，包括数据准备、模型训练、调参与实验跟踪，能输出生产级代码、配置与校验流程，贯彻行业最佳实践。
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特征仓库连接器

feature-store-connector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
213
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。
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