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数据质量审计与分析工具
data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
280
这是一个专业的、全面的数据集质量审计工具。它能够系统地评估数据集的完整性、一致性、准确性和有效性。功能包括数据分布剖析、缺失值分析、异常值检测和计算数据质量分数(DQS),并提供可执行的修复方案和实时监控设置。
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Clari预测变化监控系统
clari-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本技能提供了一个强大的解决方案,用于监控Clari中的关键预测变化。由于Clari缺乏全部数据的原生实时Webhook,本系统通过定时轮询数据导出并对比数据快照,实现精确的变更检测。它能计算出变化百分比,并通过Slack等平台触发即时告警,确保用户及时掌握收入预测或销售漏斗的重大变动。
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ClickHouse数据导入与管道构建
clickhouse-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
本教程提供了一套构建ClickHouse数据摄取管道的完整解决方案。它涵盖了从多种来源(如HTTP Webhooks、Kafka、S3等)导入数据的最佳实践。内容详细展示了如何实现数据批处理、去重(使用ReplacingMergeTree)以及系统监控,确保数据流的稳定性和可扩展性,适用于构建大型实时数据分析系统。
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财经新闻趋势预测分析
alphaear-news
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能用于聚合实时金融信息,包括来自多个源头(如微博、知乎)的热点新闻和市场趋势报告。此外,它还具备获取Polymarket等预测市场结构化数据的能力。当您需要获取一个全面、统一的金融市场视图,涵盖突发新闻、情绪聚合和前瞻性预测时,请使用此功能。
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金融综合信息检索
alphaear-search
RKiding/Awesome-finance-skills
394
该技能提供全面的金融信息检索能力。它集成了网络搜索(支持Jina、DDG、百度等多个引擎获取实时市场信息)和本地RAG检索功能(用于查询本地文档库,如每日新闻)。适用于需要结合广域市场知识和内部专有数据的金融分析师。
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Clari预测数据导出流程
clari-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个自动化工作流,用于将Clari CRM中的关键销售数据(包括预测、配额、调整和CRM总额)导出到指定的数据仓库。它支持连接Snowflake、BigQuery等多种数据源,确保实时的收入情报数据可用于深入分析和业务报告。
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ClickHouse性能调优指南
clickhouse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的ClickHouse高性能优化方案。内容涵盖慢查询诊断、优化ORDER BY键、创建数据跳过索引(Bloom/Set/MinMax)、使用投影(Projections)和物化视图,以及调整服务器参数。帮助用户解决大数据OLAP查询缓慢问题,显著提升数据分析和实时报告的效率。
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Hex CI/CD 集成指南
hex-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于配置Hex数据分析项目的CI/CD流程,支持通过GitHub Actions实现自动化测试和部署验证。它可以在每次PR时运行单元测试,并在合并到main分支时触发实时的Hex项目运行,确保数据转换逻辑和仪表板刷新流程的可靠性。
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安全实现Foundry Webhook事件处理
palantir-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何为外部系统实现对Palantir Foundry的Webhook事件处理。它涵盖了从通过API注册Webhook、执行签名验证(防止重放攻击),到实现事件类型路由和使用Redis保证幂等性处理的完整流程。适用于需要实时响应Foundry Ontology对象变更、数据集更新或构建完成的自动化数据工作流。
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Snowflake数据加载与ETL流程
snowflake-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程提供完整的Snowflake核心数据加载方案,涵盖了从S3/GCS等云存储到Snowflake表的全部数据管道构建。它详细介绍了阶段(Stage)的创建、文件格式定义、批量加载(COPY INTO)以及利用Snowpipe实现连续、实时的数据摄取,是构建ELT数据仓库管线的核心步骤。
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