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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature

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。

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。

生物信息学计算工具箱

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Biopython是一个全面的Python库，专为分子生物学和生物信息学设计。它提供了强大的工具，用于序列操纵（DNA、RNA、蛋白质），解析标准生物文件格式（FASTA, GenBank, PDB），并通过Entrez访问NCBI等外部数据库，并执行序列比对、系统发育树构建和结构生物学等复杂分析。非常适合构建自动化、稳健的生物信息学流程。

科学假设生成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能指导用户遵循科学方法论，从观察或初步数据出发，系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量（如可证伪性），并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。

生物数据分析工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

内存外海量数据分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

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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