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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
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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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环境搭建与入门指南
databricks-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
454
本指南提供了一个完整的Databricks基础入门教程,覆盖了从零开始的开发环境搭建。详细步骤包括:创建开发集群、使用Python SDK上传和执行Notebook、通过Jobs API运行任务,以及配置Serverless SQL Warehouse。适用于所有初学者和需要测试基础数据流程的场景。
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标注数据管理工具
annotation-data
SharpAI/DeepCamera
96
本工具用于管理和处理标注数据集,提供完整的CRUD(创建、读取、更新、删除)功能,支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传,旨在简化AI模型开发的数据处理流程,提升效率。
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