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交易策略回测框架构建

backtesting-frameworks

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于构建专业级、鲁棒的交易策略回测系统。它指导用户系统化地验证交易策略的性能和稳健性，帮助规避常见的回测偏差。适用于金融量化交易和算法交易的初期模型验证与性能评估。

数据质量框架构建

data-quality-frameworks

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参考架构指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。

Firecrawl内容爬取与摄取架构

firecrawl-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了一套完整的Web内容爬取和摄取流程。它集成了单页抓取、全站爬行、URL映射和结构化数据提取功能。后续的清洗、去重和分块处理，使其非常适合构建企业级的知识库、RAG系统以及复杂的AI数据管道。

学术论文图表与架构生成

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。

Power BI数据模型设计审查

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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。

Power BI 语义建模助手

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github/awesome-copilot

通过先连接并分析当前模型，再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议，适用于构建可维护的报表数据模型。

Clari收入情报数据架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了构建鲁棒的Clari收入情报数据平台的完整蓝图。它涵盖了整个数据生命周期，包括API数据抽取（ETL流程）、数据仓库建模、变化检测逻辑以及高级分析和告警层。适用于需要构建系统化、可监控的营收预测、跨平台数据集成或企业级收入分析系统的场景。

派兰蒂尔基金会最佳实践架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Palantir Foundry参考架构，用于指导构建生产级的企业级数据应用。它详细涵盖了从原始数据摄取、数据清洗、模型构建到最终本体模型（Ontology）的完整数据流转过程，并提供了项目布局、外部API集成和多层安全机制的最佳实践，适用于规划和优化复杂的数据基础设施。

深度研究与知识图谱生成

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本技能是一个从主题到图谱的一站式解决方案。它能够接收任何研究主题，自动执行深度网络调研、知识提取和结构化处理，最终生成专业的知识关系图谱PDF。适用于需要从零开始研究复杂概念、人物关系、技术架构或历史事件的场景。

Snowflake架构蓝图指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套全面的Snowflake架构蓝图指南。它涵盖了从传统数据仓库到结合Iceberg的湖仓模型、去中心化的数据网格（Data Mesh）以及高级数据共享和Snowpark模式，帮助用户根据组织规模和需求选择和实施最佳的数据平台架构。

CDO数据策略审查

alirezarezvani/claude-skills

该工具模拟首席数据官（CDO）的思维，对任何涉及数据战略的计划进行压力测试。它要求从六个关键维度审视数据决策的驱动力、数据来源的合规性、架构模式的适用性、并购风险等，确保数据项目具备坚实的战略基础和完善的治理结构。

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