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Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist
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本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固（权限、密钥管理）、基础设施验证（集群配置）、代码质量检查（测试、最佳实践），到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤，确保数据流程的稳定性和可靠性。
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火爬数据处理与知识库构建

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这是一个全面的数据管道，用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块（Chunking）。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的，可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。
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Firecrawl网络爬取事件处理指南

firecrawl-webhooks-events
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本指南详细介绍了如何使用Firecrawl Webhook处理异步爬取和批量抓取任务的事件。用户无需通过轮询API来获取状态，而是通过配置Webhook端点，实时接收关键事件（如页面抓取、任务完成等）的推送通知。内容涵盖了事件类型、签名验证机制和实时数据流的处理方法，适用于构建高性能的数据爬取管道。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

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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。
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KPI 定义助手

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自动执行数据分析中的 KPI 定义流程，提供实践建议、SQL/可视化/商业智能的模板与验证，帮助团队高效产出标准化成果。
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回归分析助手

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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。
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数据集划分助手

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该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。
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SQL 转换助手

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围绕数据管道中的 SQL 转换辅助任务，自动提供 ETL、数据转换、工作流编排与流式处理等流程指导，输出符合最佳实践的生产级代码并验证结果。
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机器学习模型训练

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自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。
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可视化最佳实践指南

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为数据分析中的可视化提供自动化支持，涵盖分步指导、行业模式、可投入生产的代码和报告验证，帮助保持优秀的数据呈现规范。
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cBioPortal癌症基因组数据

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通过 cBioPortal REST API 查询 TCGA、GENIE 等肿瘤研究的突变、拷贝数、表达和生存数据，可用于癌基因验证、共突变模式分析与临床变量关联研究。
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DepMap 依赖数据探索

depmap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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。
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