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机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。
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财务分析与估值工具包

financial-analyst
alirezarezvani/claude-skills
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这套高级工具包提供全面的财务分析框架，涵盖了财务比率分析、现金流折现（DCF）估值、预算差异分析和滚动预测构建。它是进行战略决策、投资分析、管理报告和全面评估企业财务健康状况的必备工具。
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MLflow 生命周期管理平台

mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。
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开放证据审查与文献合成

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这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级，并自动生成符合学术规范格式（如AMA）的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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DeFi收益优化与比较

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用于发现和比较去中心化金融（DeFi）协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据，并提供详细的风险评估和优化建议，帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。
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使用PostHog捕获事件和用户行为

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了最小化的工作示例，演示了PostHog的三个核心功能：事件捕获、用户识别和功能标志评估。内容覆盖了Node.js、JavaScript、Python等多种环境的SDK用法，以及原始API调用，是进行PostHog首次集成设置、功能测试和学习产品分析模式的理想指南。
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PostHog性能优化与数据采集指南

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本指南深入讲解了PostHog的生产环境性能优化方法。内容涵盖了本地化功能开关评估、优化事件批量发送、智能事件抽样以及编写高效的HogQL查询。掌握这些高级技巧，可以大幅提升数据收集的稳定性和分析查询的速度，确保业务洞察的准确性。
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量化金融模型与交易分析

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本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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投资组合风险管理助手

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟专业的风险管理师，专注于投资组合的风险监控和保护。它指导用户进行R倍计算、VaR值计算、相关性分析以及利用蒙特卡洛模拟进行压力测试。适用于进行系统性的风险评估、制定对冲策略和实施严格的交易风险控制。
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去中心化交易所交易路由优化器

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该工具用于优化加密货币交易，跨多个去中心化交易所（DEX）聚合报价。它能够分析多跳交易路径，计算大额订单的最佳拆分比例，并评估MEV风险，帮助用户找到综合成本最低、滑点最小的最优交易方案。
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模式优化工作流编排器

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这是一个高级的工作流编排器，用于对大型数据集（如BigQuery导出数据）执行多阶段的模式优化分析。它系统地识别冗余字段、未用字段和数据结构缺陷，评估优化变动带来的风险和潜在节省，最终输出包含详细优化建议的综合报告。
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高级数据科学家技能

senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
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指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。
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