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AB测试分析助手

ab-test-analyzer
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224
在数据分析场景中，提供 AB 测试分析流程的自动化指导，涵盖 SQL 查询、数据可视化、统计分析和商业智能校验，帮助团队稳定执行实验。
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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models
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451
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。
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流失分析助手

churn-analysis-helper
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143
在数据分析项目中提供流失分析的自动化支持，包括 SQL、可视化、统计与商业智能的流程建议、最佳实践与落地代码。
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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。
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交叉验证配置

cross-validation-setup
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55
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。
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数据增强流水线助理

data-augmentation-pipeline
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166
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。
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Databricks持续集成与部署

databricks-ci-integration
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本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration
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483
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。
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Dbt 模型生成器

dbt-model-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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Pyspark转换器助手

pyspark-transformer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能在数据管道领域提供 pyspark Transformer 自动化辅导，响应相关请求，涵盖 ETL、数据转换、流程编排与流式处理等场景。
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Snowflake 数据仓库自动化

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通过 Composio MCP 将 Snowflake 数据仓库操作自动化，可以探索数据库、模式、表，执行 SELECT/DDL/DML，并将这些流程嵌入跨应用管道，提升数据运维效率。
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机器学习模型训练

training-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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