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交易策略回测与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个全面的交易策略回测工具，用于利用历史市场数据测试和验证加密货币及传统金融交易模型。它能够计算夏普比率、最大回撤等核心性能指标，模拟交易过程，并提供参数网格搜索等优化功能，帮助用户在实盘前评估策略的风险和收益。

Databricks性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。

Optuna 训练试验助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。

Tensorflow 模型训练助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。

机器学习模型训练

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

BRENDA 酶数据库查询

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 BRENDA SOAP 接口获取酶的动力学参数、反应方程、底物特异性及环境条件，为生物化学研究、代谢通路构建与酶工程优化提供数据支撑。

Scikit-learn 机器学习工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

机器学习实验结果分析

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。

实验计划到部署执行流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该技能是连接想法发现和自动化审核/部署环节的桥梁。它接收结构化的实验计划，将方法论转化为可运行的代码，处理超参数和数据加载等细节，最终部署代码到GPU资源，并收集初步结果，从而高效简化整个研究工作流。

数据图表可视化生成

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bytedance/deer-flow

该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。

PyMC：贝叶斯概率建模

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyMC是一个用于贝叶斯建模和概率编程的Python库。它允许用户构建、拟合和验证复杂的统计模型，如分层模型和时间序列。用户可以使用MCMC采样或变分推断进行参数估计，非常适用于进行不确定性量化和比较多模型。

Hex项目编排与数据流水线

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了将Hex项目集成到外部数据管道的核心机制。它允许用户通过API从外部工具（如Airflow、Dagster）程序化地触发、监控和管理Hex项目。用户可以实现参数化运行、执行多步骤的ETL工作流，并处理状态轮询和错误管理，适用于生产环境的数据编排。

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