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数据增强流水线助理

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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。

现代数据工程

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构建批流一体的可扩展数据管道和现代数据平台，结合 Spark、dbt、Airflow 及云原生服务实现数据仓库、湖仓、治理与质量保障。

数据血缘追踪器

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提供自动化指导，帮助在 ETL 与流处理管道中实现数据血缘追踪，结合转换、编排与校验的最佳实践，面向生产环境。

数据分区器助手

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在ETL与流式数据管道中提供数据分区器配置指导，生成可部署代码并校验规范，确保符合数据工程最佳实践。

数据质量检测助手

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自动化数据质量检测助手在构建 ETL、流式或数据转换管道时，提供标准验证、实践建议与可上线的配置与代码示例。

数据质量框架构建

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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。

高级数据科学专家

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在高级分析、机器学习和统计建模领域提供专业支持，涵盖探索性分析、预测建模、可视化、指标监控等全流程数据科学实践，帮助业务取得可执行洞见。

Delta Lake 数据ETL流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导在 Databricks 上构建 Delta Lake ETL 管道，按 Bronze/Silver/Gold 层设计，涵盖 Auto Loader 采集、清洗、聚合及可选的 Delta Live Tables 质量防护，输出分析就绪表。

Databricks故障应急处理手册

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这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程，用于即时故障分级、决策树指导（涵盖集群、代码和数据质量问题），以及证据收集和事后总结，确保了故障的快速、系统性解决。

Dbt 模型生成器

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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。

Dbt 测试创作助手

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在数据管道中自动生成 dbt 测试，提供实践指导、配置信息和校验，保障 ETL、转换与流处理流程稳定可靠。

dbt数据转换模式最佳实践

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本技能包提供了dbt (数据构建工具) 的生产级数据转换模式。它涵盖了从数据模型组织（分层结构）、实施数据质量测试、到优化增量模型处理等关键实践，帮助用户构建健壮、可靠的数据流水线。

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