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迁移学习适配工具
adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程,根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出,快速将预训练模型适配到新任务或数据集,提升性能与效率。
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Apache Airflow DAG最佳实践
airflow-dag-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
本技能提供构建生产级Apache Airflow DAG(有向无环图)的综合指南。它涵盖了操作符、传感器、测试、部署的最佳实践,用于设计健壮的数据管道。当您需要编排复杂的业务流程、管理ETL流程,或确保在生产环境中可靠地执行批处理任务时使用。
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BigQuery 视图生成器
bigquery-view-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
自动化生成与验证 GCP BigQuery 视图,提供最佳实践指导、生产准备代码示例,并涵盖 Vertex AI、Cloud Run、Firebase 等平台集成,确保分析任务一致可靠。
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分类模型构建
building-classification-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
通过 classification-model-builder 插件,自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标,实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。
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数据归一化工具
data-normalization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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Databricks环境搭建与入门指南
databricks-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
454
本指南提供了一个完整的Databricks基础入门教程,覆盖了从零开始的开发环境搭建。详细步骤包括:创建开发集群、使用Python SDK上传和执行Notebook、通过Jobs API运行任务,以及配置Serverless SQL Warehouse。适用于所有初学者和需要测试基础数据流程的场景。
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Databricks故障应急处理手册
databricks-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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Firecrawl网络爬取事件处理指南
firecrawl-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本指南详细介绍了如何使用Firecrawl Webhook处理异步爬取和批量抓取任务的事件。用户无需通过轮询API来获取状态,而是通过配置Webhook端点,实时接收关键事件(如页面抓取、任务完成等)的推送通知。内容涵盖了事件类型、签名验证机制和实时数据流的处理方法,适用于构建高性能的数据爬取管道。
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Juicebox 调试诊断证据包
juicebox-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
123
本工具集旨在收集Juicebox平台的综合诊断证据。它可以获取API连接状态、数据集健康度、分析配额使用情况和速率限制信息,并将所有数据打包成一个诊断归档。适用于排查数据上传失败、AI分析任务卡顿、API认证错误或配额耗尽等复杂问题。
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Kafka 流处理器
kafka-stream-processor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
176
该技能在数据流水线领域自动处理 Kafka 流处理任务,提供具体操作流程、行业实践、可投入生产的代码与配置,并校验输出,覆盖 ETL、数据转换、工作流调度和流式处理场景。
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AI视频使用量与成本分析
klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志,从而聚合关键指标(如成功率、总消耗点数和平均生成时间)。用户可以生成每日或周期性的成本报告,用于追踪资源使用模式和成本趋势,非常适合构建数据仪表板。
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AI智能体可观测性与指标监控
lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
54
本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。
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