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Databricks 错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一份全面的技术指南，用于诊断和修复Databricks环境中的常见错误。内容涵盖集群状态故障、Spark内存溢出（OOM）、Delta Lake并发写入冲突、权限配置和数据模式不匹配等关键问题，并提供了Python、SQL和Bash等多种语言的修复代码。

Databricks调试诊断包

databricks-debug-bundle

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用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录，生成一个脱敏的安全诊断包，专门用于撰写和提交高质量的支持工单，解决复杂的故障排查问题。

Databricks性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。

Juicebox 调试诊断证据包

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本工具集旨在收集Juicebox平台的综合诊断证据。它可以获取API连接状态、数据集健康度、分析配额使用情况和速率限制信息，并将所有数据打包成一个诊断归档。适用于排查数据上传失败、AI分析任务卡顿、API认证错误或配额耗尽等复杂问题。

统计分析与假设检验指南

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

Trackio：机器学习实验跟踪

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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。

Power BI 性能排查指南

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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。

临床报告撰写与合规管理

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本技能用于生成全面的医学和科学报告，覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告及病历记录等。它确保报告严格符合HIPAA、FDA、ICH-GCP等全球监管标准，并强制集成AI生成的科学图表，极大地提升了文档的科学性和可读性。适用于医疗研究、学术发表和医疗合规管理。

PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本教程详细指导如何使用PyMC库进行复杂的贝叶斯统计建模和概率编程。内容涵盖完整的建模流程，包括数据预处理、MCMC采样（NUTS）、模型诊断检查（如R-hat和ESS）、后验预测以及进行不确定性量化，适用于构建层次模型和时间序列分析。

综合统计分析与报告工具

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本工具提供系统化的统计分析流程指导，适用于学术研究和定量分析。它涵盖了从检验假设（t检验、方差分析、回归、相关性）到数据诊断、假设检验、效应量计算，直至生成符合APA格式的专业报告的全过程。帮助用户科学选择合适的统计模型。

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