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Databricks版本升级与迁移
databricks-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
本技能指导用户完成Databricks平台的版本升级和数据迁移工作。内容涵盖DBR版本的兼容性检查、从Hive Metastore到Unity Catalog的迁移流程(包括SYNC/CTAS等方法),以及更新过时的API接口,确保数据管道能够平稳过渡到最新平台版本。
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高级语义网络搜索流程
exa-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
274
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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Prefect 流程构建指南
prefect-flow-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
自动在涉及 Prefect Flow Builder 的请求中提供数据管道相关模板与实践建议,包括 ETL、数据转换、工作流编排和流处理的代码与配置生成,以及标准校验。
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模式优化工作流编排器
schema-optimization-orchestrator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
这是一个高级的工作流编排器,用于对大型数据集(如BigQuery导出数据)执行多阶段的模式优化分析。它系统地识别冗余字段、未用字段和数据结构缺陷,评估优化变动带来的风险和潜在节省,最终输出包含详细优化建议的综合报告。
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Excel 建模工作流程指南
xlsx
ComposioHQ/awesome-claude-skills
131
提供处理 .xlsx 文件的流程,包括建立、修改、分析、保留公式格式与假设,配合 pandas/openpyxl 操作并用 LibreOffice 重新计算确保无错的财务模型。
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实验计划至代码实现部署
experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
242
该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图,自动生成或修改所需的代码脚本,处理环境配置和基准代码库。随后,它将实验部署到GPU计算资源上运行,并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查,确保代码的逻辑正确性,是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。
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生物信息学数据服务集成包
bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
BioServices是一个功能强大的Python库,为超过40个主流生物信息学数据库(如UniProt, KEGG, ChEMBL)提供了编程接口。它专为复杂的生物学数据工作流设计,支持跨数据库查询、进行物种间ID映射,并在统一的API下完成序列和通路分析。
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综合地理空间分析工具
geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
255
这是一个全面的地理空间科学技能包,涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型(如Sentinel、Landsat),并集成了现代云原生工作流(STAC、COG)。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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神经像素数据分析工具包
neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
62
这是一个用于分析高密度神经像素(Neuropixels)神经记录的完整工具包。它支持整个电生理工作流,包括原始数据加载(SpikeGLX, Open Ephys)、预处理(滤波、运动校正)、高级尖峰排序(Kilosort4)以及严格的质量指标计算。工具包含Allen/IBL标准单元策展和AI辅助可视化功能,旨在产出可用于发表的分析结果。
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计算病理学分析工具包
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
273
PathML是一个全面的Python工具包,用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像(WSI),并提供图像预处理(染色归一化、组织检测)、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型(如HoVer-Net)的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。
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差异基因表达分析 (PyDESeq2)
pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
369
PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具包。它提供了一个完整的生物信息学工作流程,涵盖了数据加载、设计规范(包括多因素效应)、DESeq2模型拟合、Wald统计检验和FDR校正。该工具支持LFC收缩等高级功能,是实现基因组学分析并将其无缝整合到Python数据流中的关键工具。
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异步语音转录与智能分析
assemblyai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
基于AssemblyAI的综合异步转录工作流,用于处理音频或视频文件。该功能提供强大的音频智能分析能力,包括说话人分离(Diarization)、情感分析、实体识别、内容安全审核、话题分类和敏感个人信息(PII)脱敏。适用于会议记录、访谈和大规模语音内容处理场景。
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