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数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

深度研究批判评审系统

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本技能旨在为学术研究项目提供多轮、高深度的批判性评审，模拟顶级学术会议（如NeurIPS/ICML）的评审流程。它能帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、提出缺失实验设计，并完善研究的核心论点，从而最大化论文被接受的可能性。

实验结果与结论验证

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本工具用于系统性地评估完整的实验数据和指标，判断这些结果是否支持预设的研究假设或结论。它整合了来自W&B、日志等多个来源的数据，并调用AI模型进行客观判断，生成结构化的评估报告。这确保了研究结论的严谨性，指导研究人员决定是确认结论、收窄范围，还是设计补充实验。

Power BI 性能排查指南

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github/awesome-copilot

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。

结构化科学论文检索

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本工具专为学术研究人员设计，能够检索科学文献数据库，并从全文论文中提取结构化的元数据和量化实验数据。它提供的包括方法、研究结果、样本量和质量评分，远超传统摘要搜索的范围。非常适用于进行系统综述、证据综合分析或需要详细、可比较研究细节的元分析。

ClickHouse数据模型设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

ClickHouse生产环境就绪检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

通用学术深度研究助理

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这是一个由13个智能体组成的通用学术研究管道，可用于任何主题的深度学术研究。它覆盖了整个研究周期：从提炼精准研究问题、设计研究方法，到系统文献检索、跨源综合分析、偏见评估、元分析，最终生成符合APA 7.0标准的完整报告。适用于需要深入、严谨和可验证知识的学术研究人员。

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