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迁移学习适配工具

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自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

加密市场情绪洞察

analyzing-market-sentiment

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整合恐惧与贪婪指数、新闻情绪与动量，提供加密市场整体或单币种的快速/详细情绪评分，并可导出 JSON 供交易模型或逆向信号使用。

加密市场情绪洞察

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整合恐惧与贪婪指数、新闻情绪与动量，提供加密市场整体或单币种的快速/详细情绪评分，并可导出 JSON 供交易模型或逆向信号使用。

Azure ML部署助手

azure-ml-deployer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。

Azure ML部署助手

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自动响应 Azure ML Deployer 相关需求，提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验，便于快速落地机器学习上线。

分类模型构建

building-classification-models

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通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。

自动化机器学习流程

building-automl-pipelines

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分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。

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。

交叉验证配置

cross-validation-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持，涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。

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。

dbt 转换实践模式

dbt-transformation-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供 dbt 项目的模型分层、命名与归属、测试、文档、实时检查、增量物化与 CI 选择器等实践，帮助团队搭建可靠的数据转换流水线。

机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models

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使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

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