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搜索 系统设计 ，共找到 73 条记录
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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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Power BI 性能排查指南

power-bi-performance-troubleshooting
github/awesome-copilot
489
提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程，涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断，并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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多格式文档转Markdown结构化工具

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
429
MarkItDown是一款轻量级工具，用于将各种异构文档（如PDF、Office、HTML等）转换为结构化的Markdown格式。它专门为文本分析、搜索引擎索引以及大型语言模型（LLM）和RAG系统的数据准备而设计，核心侧重于内容的结构化，而非视觉的完美还原。支持本地文件、数据流和多模态高级提取。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
402
scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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统计分析与报告全流程指导

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
88
本技能提供从研究设计到报告的端到端统计分析全流程指导。它涵盖了假设检验（t检验、方差分析、卡方检验）、回归、相关分析和贝叶斯方法。核心功能包括系统性的假设前提检查、计算效应量、进行功效分析，并能生成符合APA格式的专业研究报告。
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内存外海量数据分析

vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
209
Vaex是一个高性能的Python库，专为内存外（out-of-core）计算设计，能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型，特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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ClickHouse数据模型设计

clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎，如何设计ORDER BY键以优化查询速度，以及如何利用分区（Partitioning）管理大规模数据，适用于构建数据仓库和分析系统。
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ClickHouse生产环境就绪检查清单

clickhouse-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单提供了一套全面的ClickHouse生产环境就绪检查流程。它覆盖了从表结构设计（MergeTree、分区）、服务器配置调优、数据备份策略、监控告警设置（延迟、内存），到安全加固和应用集成等所有关键环节，确保系统上线前达到最佳的稳定性和可靠性。
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结构化研究方案设计

research-protocol
mohitagw15856/pm-claude-skills
215
用于撰写结构化的研究方案（Protocol）。无论是临床试验、社会科学调研还是市场研究，本工具都能生成涵盖研究目标、研究设计、参与者标准、方法论、数据管理、分析计划和伦理考虑等所有关键环节的完整文档，确保研究的严谨性和系统性。
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可组合推荐系统管道架构

recsys-pipeline-architect
affaan-m/ECC
128
用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。
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地理学研究设计方法论

aaag-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助地理学研究者系统性地强化论文的论证设计。它涵盖了定量空间分析、遥感、定性人文地理和混合方法等多个前沿领域，指导作者如何科学地处理空间尺度、数据依赖性、案例选择和多源数据整合，确保研究成果的学术严谨性。
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SIGMOD会议论文投稿策略

acm-sigmod-international-conference-on-management-of-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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专为目标投稿ACM SIGMOD数据库系统顶级会议的作者设计。它指导撰稿人如何系统性地定位、重构和优化数据库系统论文，确保文章具有强算法或系统贡献，并具备真实的基准测试和工作负载。同时帮助区分与VLDB、ICDE等相关会议的投稿侧重点。
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