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分类模型构建

building-classification-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

现代数据工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建批流一体的可扩展数据管道和现代数据平台，结合 Spark、dbt、Airflow 及云原生服务实现数据仓库、湖仓、治理与质量保障。

数据血缘追踪器

data-lineage-tracker

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供自动化指导，帮助在 ETL 与流处理管道中实现数据血缘追踪，结合转换、编排与校验的最佳实践，面向生产环境。

数据质量框架构建

data-quality-frameworks

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。

量化交易分析指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导量化分析师构建金融模型、回测策略、分析风险和暴露、优化组合，并以 pandas/numpy/scipy 实现统计套利与期权定价。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

多平台品牌声誉监控与数据抓取

apify-brand-reputation-monitoring

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具通过调用Apify Actors，实现对跨越多个平台（如谷歌地图、Booking、Facebook、Instagram、YouTube等）的评论、评分和品牌提及的全面抓取。它能够收集结构化的用户情感数据，帮助用户实时监控品牌声誉变化、识别市场趋势，并进行综合的品牌健康度分析。适用于市场调研、竞争对手分析及客户体验跟踪。

PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。

PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。

Arize 实验生命周期管理

arize-experiment

github/awesome-copilot

本技能提供一套完整的命令行工具，用于管理Arize平台上的机器学习实验。用户可以执行实验的创建、列表查询、元数据获取及详细运行结果导出。它支持将实验与特定数据集关联，适用于模型评估和性能对比分析，实现完整的ML实验流程管理。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

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