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TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。

金融时间序列预测与分析

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RKiding/Awesome-finance-skills

该技能使用Kronos模型执行先进的金融时间序列预测。它首先生成量化基础预测，然后结合新闻情感分析进行调整和优化，是需要获取可操作市场洞察的金融专业人士的必备工具。

ClickHouse诊断数据采集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于收集ClickHouse的综合诊断数据，包括系统指标、查询日志、合并状态和磁盘使用情况。该功能适用于性能故障排查、准备技术支持工单或调查复杂的数据库基础设施问题，确保提供完整的诊断证据。

机器学习实验队列编排

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

这是一个用于在远程GPU服务器上编排大规模、多阶段机器学习实验的鲁棒调度器。它能够管理复杂的任务流，如多种子网格搜索、波次任务切换和序列化工作流（如师生模型知识蒸馏）。该工具具备OOM错误重试、清理悬挂屏幕和防止任务并发冲突等核心功能，适用于无法通过基础任务调度完成的复杂批处理场景。

ClickHouse数据库安全基础

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本教程提供了一套完整的ClickHouse安全加固指南。涵盖了从用户和角色权限管理（RBAC）到网络访问控制、TLS加密、行级安全（RLS）和查询审计日志的配置。适用于需要建立高安全等级、多租户隔离或合规性要求的生产环境。

派兰蒂尔基金会最佳实践架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Palantir Foundry参考架构，用于指导构建生产级的企业级数据应用。它详细涵盖了从原始数据摄取、数据清洗、模型构建到最终本体模型（Ontology）的完整数据流转过程，并提供了项目布局、外部API集成和多层安全机制的最佳实践，适用于规划和优化复杂的数据基础设施。

Qdrant搜索质量诊断与优化

qdrant-search-quality

github/awesome-copilot

本技能旨在帮助用户系统性地诊断和提升Qdrant的搜索相关性。它解决了搜索结果不佳、精确率或召回率低的问题。核心流程包括判断问题源于嵌入模型、配置参数还是查询策略，并提供从基础测试到高级优化（如混合搜索、重排）的完整调优指导。

进阶向量搜索优化策略

qdrant-search-strategies

github/awesome-copilot

本指南介绍了超越基础向量搜索的进阶检索策略。它涵盖了混合搜索（结合稀疏和密集索引）、重排序、相关性反馈（RF）以及最大边际相关性（MMR）等高级技术。适用于需要解决关键词缺失、结果顺序不准确、召回率或精确度不足等复杂搜索问题的场景。

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