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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

资深数据科学家全栈专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。

BigQuery Metabase自动化操作

googlebigquery-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Rube MCP 与 Metabase 联动，自动化执行 BigQuery 的原生 SQL 与 MBQL 查询，获取元数据，先探索结构再操作数据。

回归分析助手

performing-regression-analysis

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

Snowflake 数据仓库自动化

snowflake-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 将 Snowflake 数据仓库操作自动化，可以探索数据库、模式、表，执行 SELECT/DDL/DML，并将这些流程嵌入跨应用管道，提升数据运维效率。

Data Commons 客户端

datacommons-client

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 Data Commons 的 Python 客户端，可解析实体、查询人口、经济、健康等公共统计数据，并结合 Pandas 处理观测记录，适合探索知识图谱中的统计关系。

科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

Plotly 交互式图表

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Plotly 是 Python 交互式图形库，适合数据探索、仪表盘与汇报，支持提示、缩放、动画和多种导出格式。

QuTiP 量子系统模拟工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

QuTiP 是一个面向开放与封闭量子系统的 Python 仿真工具，提供主方程、量子轨迹、可视化与分析模块，适合物理研究、教学实验与动力学探索。

Seaborn统计可视化库

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。

DepMap 依赖数据探索

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应，辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究，可用 API 或批量下载进行分析。

GTEx 表达数据探索

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过调用 GTEx 门户和 API 获取组织特异的基因表达、eQTL、sQTL 及变异调控数据，帮助解释 GWAS 位点并探索 54 种组织中的基因调控模式。

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