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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
111
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。
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巴西商业登记拍卖官数据
junta-leiloeiros
sickn33/antigravity-awesome-skills
428
汇总巴西27个商业登记处的官方拍卖官数据,存入 SQLite 并通过 FastAPI 提供查询接口,同时支持 CSV/JSON 导出并可扩展各州的抓取逻辑。
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高级研究批判性评审
research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
71
模拟顶会(如NeurIPS/ICML)专家评审流程,对学术研究、论文草稿或项目思路进行深度批判性分析。它可以帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、缺失的实验验证、叙事弱点,并通过多轮迭代对话完善研究的完整性和说服力,直到形成可操作的实验方案。
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dbt数据变更验证工作簿生成
monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
448
本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更,生成“前”(生产环境)和“后”(开发环境)的对比查询,从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
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。
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统计学与数据分析导师
03-data-analysis-stats
24kchengYe/human-skill-tree
113
本导师旨在培养用户深层次的统计学思维能力。它覆盖了数据分析的完整流程,包括描述性统计、数据可视化、假设检验和回归建模。强调理解统计方法背后的逻辑和原理,而非机械地套用公式。适用于所有使用Python, R, SPSS等工具进行数据分析的学习者。
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Bright Data数据采集模式
brightdata-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
215
本指南提供了生产级的Bright Data代理集成模式,用于构建稳定可靠的网络爬虫。内容涵盖了代理客户端配置、实现带重试机制的请求逻辑、会话IP管理,以及使用Cheerio和Python进行HTML数据解析,适用于任何需要大规模数据采集的场景。
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Clari收入情报数据架构
clari-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本参考架构提供了构建鲁棒的Clari收入情报数据平台的完整蓝图。它涵盖了整个数据生命周期,包括API数据抽取(ETL流程)、数据仓库建模、变化检测逻辑以及高级分析和告警层。适用于需要构建系统化、可监控的营收预测、跨平台数据集成或企业级收入分析系统的场景。
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Clari API升级与数据迁移
clari-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
404
本技能用于处理Clari平台API的版本变更和数据导出结构(Schema)的迁移问题。它通过Python逻辑自动检测API的字段变动,并指导执行数据库的DDL操作,帮助开发者确保数据管道在Clari平台更新后依然稳定、可靠。
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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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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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雪花数据库可靠性模式
snowflake-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本指南提供了在Snowflake环境中实现生产级可靠性模式的全面指导。涵盖了时间旅行(Time Travel)进行点时恢复、跨区域数据库复制、用于灾难恢复的账户故障转移组,以及应用层面的弹性代码实现(如连接故障转移逻辑)。适用于构建容错、高可用性的数据管道和数据仓库。
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