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图表类型推荐器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在提到图表类型推荐时自动触发，围绕 SQL、可视化、统计与商业智能等场景，指导分析人员完成规范的推荐与产出。

推荐系统构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。

科学数据探索分析

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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。

健康数据集成与知识库查询

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该技能旨在整合多个数字健康数据源（如Apple Health、Fitbit、Oura等）的数据，并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗，能够根据用户提交的健康数据，提供精准的知识推荐和健康管理建议。

管理研究项目与论文

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Paperzilla技能提供直接的命令行访问，用于与Paperzilla数据互动。用户可以使用它来获取最新的研究推荐、以Markdown格式总结核心论文、查看项目动态，并留下反馈。它适用于需要获取学术项目和文献结构化洞察的研究人员。

CoreWeave分布式GPU训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。

高级SQL查询编写与数据分析

该技能用于编写和执行复杂的、多维度的SQL查询，以从数据中提取深度商业洞察。它不仅支持简单的数据检索，更擅长进行多表关联、趋势分析、归因分解和周期对比等复杂流程。同时，还能根据数据特性推荐最合适的图表类型，实现从数据到报告的完整分析闭环。

美国专利商标官方记录查询

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用于系统化访问和分析美国专利商标局（USPTO）的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认，强烈推荐使用官方API，并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集，不构成法律建议。

科研数据可视化顾问

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Haojae/scipilot-figure-skill

专为科研设计的数据可视化顾问，提供数据剖析、图型推荐、避坑拦截，并生成符合 Nature/Science 等期刊标准的出版级图表。

可组合推荐系统管道架构

recsys-pipeline-architect

用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。

市场环境检测与策略推荐

该工具利用神经模型检测当前的市场环境（牛市、熊市、震荡或波动），提供准确的市场结构分类和推荐的交易策略。适用于进行市场条件分析、交易策略制定或准备回测分析。

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