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多格式文件转Markdown
markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
MarkItDown是一款强大的文件转换工具,支持PDF、Word、PPT、图片、音频、表格等超过15种格式。它能将复杂的文档内容提取并转换为结构清晰、对大型语言模型(LLM)极度友好的Markdown格式,是实现多源数据内容结构化和AI应用的关键步骤。
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DICOM医学影像数据处理
pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
332
这是一个用于处理DICOM(数字影像和通信在医学中)文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据,功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化(移除个人身份信息)、多格式转换以及多帧图像处理,是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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Apify核心存储与工作流管理
apify-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
433
本工具提供对Apify核心存储(数据集、键值存储和请求队列)的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作,实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排(例如:爬取→转换→导出)。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。
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ClickHouse数据分析与查询
clickhouse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询(如漏斗分析、留存分析),以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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Hex CI/CD 集成指南
hex-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
323
用于配置Hex数据分析项目的CI/CD流程,支持通过GitHub Actions实现自动化测试和部署验证。它可以在每次PR时运行单元测试,并在合并到main分支时触发实时的Hex项目运行,确保数据转换逻辑和仪表板刷新流程的可靠性。
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Navan数据提取与清洗
navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本技能提供一套完整的Navan数据提取和转换方案,适用于构建数据仓库和分析仪表盘。它涵盖了REST API的复杂处理模式,包括分页获取、日期范围分块和基于UUID的去重清洗等关键步骤。无论是通过直接API接入,还是配置Fivetran/Airbyte等主流数据管道工具,都能帮助用户高效处理和清洗Navan数据。
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Notion数据迁移深度指南
notion-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
本技能提供了一套全面的数据迁移解决方案,用于将数据导入、导出或同步到多个Notion工作区。它支持CSV/JSON批量导入、数据库导出、跨数据库同步和数据转换,能处理来自Confluence和Google Docs等外部源的内容,是构建Notion ETL流程的强大工具。
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优化Foundry成本和性能
palantir-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
本指南提供了全面的技术指导,用于优化Palantir Foundry的运营成本。内容涵盖了使用增量转换(Incremental Transforms)大幅减少计算重建、根据数据量调整Spark资源配置,以及将高成本的API轮询替换为高效的事件驱动Webhook,从而实现成本效益和系统稳定性。
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Foundry本地开发与测试循环
palantir-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
93
本指南指导用户搭建Palantir Foundry的本地开发环境。它允许开发者使用PySpark在本地、使用样本数据运行数据转换和单元测试,并通过Mock Foundry API进行集成测试。这确保了代码的快速、独立迭代,适用于构建复杂的ETL数据管道逻辑。
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Snowflake数据转换工作流
snowflake-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
330
本技能用于在Snowflake中构建完整的ELT数据管道。它详细介绍了如何利用Stream实现数据变更捕获(CDC),使用Task进行定时任务调度和复杂数据转换,并使用动态表(Dynamic Tables)实现自刷新、声明式数据建模。适用于构建高级、可扩展的数据仓库和批处理流程。
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Snowflake数据迁移深度指南
snowflake-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
本指南提供了从Redshift、BigQuery或本地数据库等异构数据仓库迁移至Snowflake的完整解决方案。内容涵盖了核心流程,包括:复杂的模式(Schema)转换、高效的数据传输方法(云存储、Python)、数据完整性验证(校验和、行计数)以及跨平台的SQL语句最佳实践,确保数据平滑、可靠地迁移至Snowflake。
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脑成像数据结构标准
bids
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
该技能提供处理神经科学和生物医学数据的综合工具,用于遵循BIDS标准来组织、验证、查询和转换多模态数据集。它适用于构建符合BIDS规范的目录结构,确保数据在分享或发表前的完整性,以及将原始DICOM扫描数据转换为标准格式。
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