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数据质量框架

data-quality-frameworks

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Great Expectations、dbt 测试与数据契约，定义关键数据集的质量期望，自动化验证、监控与报警，保障生产管道数据可靠。

量化交易分析助手

sickn33/antigravity-awesome-skills

辅助量化分析师完成算法策略设计、回测、风险指标计算与组合优化，强调数据清洗、稳健测试和可验证输出，适用于金融建模与交易研究流程。

数据集划分助手

splitting-datasets

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。

自动化假设发现

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过结合大语言模型的表格数据洞察与文献综述，自动生成并测试假设，适用于欺骗检测、内容分析等领域，让科研人员系统探索、验证多种假设并产出高多样性的研究想法。

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