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数据增强流水线助理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导，覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪，帮助构建高质量的数据准备流程。

现代数据工程

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构建批流一体的可扩展数据管道和现代数据平台，结合 Spark、dbt、Airflow 及云原生服务实现数据仓库、湖仓、治理与质量保障。

数据质量检测助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化数据质量检测助手在构建 ETL、流式或数据转换管道时，提供标准验证、实践建议与可上线的配置与代码示例。

数据质量框架

data-quality-frameworks

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Great Expectations、dbt 测试与数据契约，定义关键数据集的质量期望，自动化验证、监控与报警，保障生产管道数据可靠。

Delta Lake 数据ETL流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导在 Databricks 上构建 Delta Lake ETL 管道，按 Bronze/Silver/Gold 层设计，涵盖 Auto Loader 采集、清洗、聚合及可选的 Delta Live Tables 质量防护，输出分析就绪表。

特征仓库连接器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习部署中自动提供特征仓库连接器的配置指导、代码生成与生产监控建议，帮助高质量交付在线推理管道。

自动化数据预处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能引导Claude通过自动化数据流水线完成清洗、校验与转换，结合ETL、容错与质量报告，保障数据可供后续分析与建模使用。

结构化论文搜索

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

BGPT 结构化论文搜索通过 MCP 服务器检索科学论文，返回方法、定量结果、样本量、质量分等 25+ 字段的结构化数据，便于进行系统综述、证据汇总或临床指南编写。

系统发育树工具包

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ETE 工具包提供系统发育树操作、进化事件检测、NCBI 分类信息集成以及高质量图形化展示，助力系统发育组学研究与聚类分析。

科学数据探索与分析

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

自动识别200多种科学数据格式，提取元信息、评估质量，并输出格式化 Markdown 报告，帮助用户理解结构并规划后续分析。

Neuropixels 神经电生理分析

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

面向 Neuropixels 高密度电生理的全栈分析工具，覆盖 SpikeGLX/Open Ephys/NWB 数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 及替代排序、质量指标统计、Allen/IBL 策略整合的元件整编、可视化输出及 Phy/NWB 结果导出。

科学批判性思维

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过评估研究设计、统计合理性与偏见等，用 GRADE 和 Cochrane 框架判定证据质量，帮助研究者和审稿人识别方法学缺陷，确保结论建立在牢靠证据上。

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