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分类模型构建

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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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Clay数据富集可观测性

clay-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
124
用于监控Clay数据富集流程的整体健康状况。该工具跟踪关键运营指标，包括信用点消耗速率、数据富集成功率、数据质量得分和潜在客户分布，是实现成本控制和保障数据流程稳定性的关键。
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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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数据血缘追踪器

data-lineage-tracker
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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。
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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
483
该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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Databricks参考架构指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。
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Databricks安全与权限管理

databricks-security-basics
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本指南详细介绍了如何在Databricks环境中实施全面的安全措施。涵盖了基于范围的秘钥管理、使用Unity Catalog实现最小权限原则、API Token的审计与轮换，以及通过列级/行级安全功能进行数据脱敏和访问控制，确保数据治理和合规性。
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高级语义网络搜索流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该流程提供了一个执行高级语义网络搜索的完整工作流。它超越了简单的关键词匹配，通过理解查询背后的意图来实现深度上下文检索。功能包括RAG上下文提取、内容提取（摘要、高亮、全文）以及按日期范围、特定域和内容分类的强大过滤。适用于构建知识库搜索和复杂的网络研究流水线。
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Granola会议数据分析与监控

granola-observability
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用于全面监控Granola的使用情况和会议流程，帮助用户构建深度分析仪表板。本指南指导如何定义关键业务指标（如采用率、效率得分）并搭建数据管道，将会议元数据同步至BigQuery等数据仓库，从而实现定制化的报告生成和业务运营洞察。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。
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Juicebox AI集成部署服务

juicebox-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个完整的指南和实现，用于使用Docker部署生产级的容器化集成服务。该服务连接到Juicebox API，用于管理数据集、执行高级AI驱动的分析，并提取结构化的商业洞察。它包含健康检查和滚动更新机制，确保了可靠的实时数据处理和分析。
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