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AWS成本优化与成本分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于全面分析AWS的支出模式，识别云资源浪费和优化机会。它通过解析成本浏览器数据，检测闲置资源（如未关联的EBS卷、未使用的EIP），并提供关于预留实例和资源调整的建议，帮助用户显著降低云成本。

Clay数据富集陷阱与避坑指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文汇总了使用Clay数据富集平台时常见的陷阱、反模式和集成错误。内容涵盖了从Webhook限制到积分浪费、再到数据清洗的多个环节，详细解释了每个陷阱的根源和解决方案，是进行配置审计、新员工培训或提升工作流效率的必备指南。

Databricks部署自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

AI视频使用量与成本分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志，从而聚合关键指标（如成功率、总消耗点数和平均生成时间）。用户可以生成每日或周期性的成本报告，用于追踪资源使用模式和成本趋势，非常适合构建数据仪表板。

Clarity行为分析自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

在 Claude Code 终端通过 Composio Clarity 集成导出热图、会话和参与指标，按浏览器、设备、国家、来源、媒介、活动、渠道或 URL 等维度分割最近 1-3 天的数据，便于快速洞察用户行为。

Apache Spark性能优化与调优

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sickn33/antigravity-awesome-skills

详细介绍了Apache Spark作业的生产级优化模式和最佳实践。内容涵盖分区策略、内存管理、数据倾斜处理、连接优化（如广播连接和桶连接）以及资源调优，帮助用户解决大规模数据处理中的性能瓶颈，提升数据管道的运行效率。

AI深度学习GPU性能优化

vastai-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道（如DataLoader和pin_memory），以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练，以最大化计算资源的利用率和训练效率。

Ensembl基因组数据库接口

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 Ensembl REST API 获取 250+ 物种的基因注释、序列、变异、同源基因及装配坐标映射，便于整合入基因组研究流程。

健康数据集成与知识库查询

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

affaan-m/everything-claude-code

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。

X/Twitter帖子结构化阅读器

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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。

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