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搜索构建器，共找到 35 条记录

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Apache Airflow DAG最佳实践

airflow-dag-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供构建生产级Apache Airflow DAG（有向无环图）的综合指南。它涵盖了操作符、传感器、测试、部署的最佳实践，用于设计健壮的数据管道。当您需要编排复杂的业务流程、管理ETL流程，或确保在生产环境中可靠地执行批处理任务时使用。

Beam 数据管道构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动辅助 beam 数据管道构建，涵盖 ETL、转换、编排和流处理，从实践指导到生产级代码与标准验证。

推荐系统构建器

building-recommendation-systems

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。

数据增强流水线助理

data-augmentation-pipeline

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导，覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪，帮助构建高质量的数据准备流程。

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。

Dbt 模型生成器

dbt-model-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能在数据管道场景中引导生成 dbt 模型，涵盖环境搭建、代码与配置产出及校验流程，遵循 ETL、调度与流式处理的行业实践，帮助自动化构建生产级模型。

Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。

OpenCTI威胁指标富集管道

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标（IOC）富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器，从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标，关联已知攻击者和活动，并生成置信度评分，辅助分析师提升优先级。

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。

ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio

sickn33/antigravity-awesome-skills

Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。

scikit-survival 生存分析实战

scikit-survival

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 scikit-survival 0.28.0 构建、评估与审查右删失或竞争风险生存分析流程，涵盖防泄漏预处理管道、嵌套模型选择、Cox 与机器学习模型、时变概率预测，以及 IPCW 一致性、动态 AUC、Brier 评分等删失感知指标。

Vaex 大数据处理与分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，专为处理超出内存容量的大型表格数据集而设计。它支持核心外操作、惰性求值、快速聚合及大数据可视化。适用于处理海量 CSV、HDF5、Arrow 或 Parquet 文件，对数十亿行数据进行统计分析，并在不占用内存的情况下构建机器学习流程。

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