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Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

进阶候选人数据分析工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流用于对大规模人才智能数据集进行深度分析。用户可以构建具备多维度筛选条件的自定义查询，执行跨数据集比较（如不同时间段的候选人池对比），并按地域聚合技能密度。这对于需要识别市场趋势和优化招聘策略的招聘团队至关重要。

KPI 定义助手

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自动执行数据分析中的 KPI 定义流程，提供实践建议、SQL/可视化/商业智能的模板与验证，帮助团队高效产出标准化成果。

PostHog事件与数据分析

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本技能指导用户如何集成PostHog的客户数据平台（CDP）功能。它涵盖了设置Webhook，实现在特定用户事件发生时触发实时操作（如同步到CRM、发送通知）。此外，还展示了如何使用事件API查询事件数据，并利用HogQL进行复杂的漏斗分析，从而获得用户行为的深度自定义洞察。

注释配置与审核队列管理

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github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。

Mixpanel自动化产品分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。

元数据和日志推送到Monte Carlo

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。

TimesFM零样本时间序列预测

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能基于Google TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需自定义模型训练，即可处理任何单变量时间序列数据（如销售额、传感器读数等）。它提供点预测和校准的预测区间（分位数），支持完整的概率性分析。使用前会执行强制性系统检查，确保运行环境资源充足。

Nextflow工作流管道开发与运行

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Nextflow是一个强大的工作流语言和运行时，用于构建可复现、跨平台、可扩展的数据管道。它在生物信息学领域尤为重要，支持数据流编程，并能将工作流部署到高性能计算集群（HPC）和各类云平台。本书技能覆盖了从运行既有管道到开发自定义模块化工作流的全过程，保障了计算流程的可靠性和可重复性。

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