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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Databricks数据迁移实战指南

databricks-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的企业级数据平台迁移方案，专注于将数据仓库从Hadoop、Snowflake、Redshift等遗留系统迁移到Databricks。内容包括数据资产发现、数据类型映射转换，以及使用同步、深度克隆等多种模式进行数据抽取和加载，确保数据迁移过程的完整性和可靠性。

Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

数据质量审计与分析工具

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alirezarezvani/claude-skills

这是一个专业的、全面的数据集质量审计工具。它能够系统地评估数据集的完整性、一致性、准确性和有效性。功能包括数据分布剖析、缺失值分析、异常值检测和计算数据质量分数（DQS），并提供可执行的修复方案和实时监控设置。

安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data

github/awesome-copilot

本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。

Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review

github/awesome-copilot

这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。

实验结果完整性审计

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

用于对实验结果进行全面的可信度审计。它会系统性地检查实验数据是否存在虚假基准、得分归一化欺诈或凭空捏造的结果，确保报告的实验结论具有方法论的严谨性和可靠性。

Snowflake数据迁移深度指南

snowflake-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了从Redshift、BigQuery或本地数据库等异构数据仓库迁移至Snowflake的完整解决方案。内容涵盖了核心流程，包括：复杂的模式（Schema）转换、高效的数据传输方法（云存储、Python）、数据完整性验证（校验和、行计数）以及跨平台的SQL语句最佳实践，确保数据平滑、可靠地迁移至Snowflake。

大规模RNA-seq差异表达分析

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本技能是一个端到端的管线编排器，用于完成大规模RNA-seq的差异表达分析。它指导用户从原始FASTQ数据开始，依次经过质量控制、数据修剪、比对定量、生成基因计数矩阵，最终进行差异表达分析和通路富集。旨在确保整个生物信息学流程的完整性、可复现性和统计学可靠性。

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