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Databricks故障应急处理手册

databricks-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程，用于即时故障分级、决策树指导（涵盖集群、代码和数据质量问题），以及证据收集和事后总结，确保了故障的快速、系统性解决。

Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning

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。

基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。

Pymoo 多目标优化框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。

Clari API升级与数据迁移

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Grammarly文档数据处理管线

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于处理大型文档的完整数据管道，专为与Grammarly API交互设计。它解决了大文件API限制的问题，通过智能文本分块（Chunking）将文本分割为可处理的小块，然后对每一块进行评分，最后汇总所有关键指标（如正确性、清晰度、语气等），生成全面的报告。

向量数据库搜索质量诊断

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github/awesome-copilot

本指南系统性地提供了诊断和优化向量数据库搜索质量的流程。它指导用户解决召回率低、近似搜索性能下降、嵌入模型选择不当等核心问题。内容涵盖HNSW参数调优、量化处理、过滤策略（如ACORN）以及如何建立准确的性能基线，确保RAG和语义搜索管道的可靠性。

蒙特卡洛数据质量修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。

社会学论文数据与透明度规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助用户遵循社会科学领域（如ASR/ASA）的学术数据共享与透明度规范。它指导用户如何系统性地记录研究数据的来源、构建和处理过程（数据溯源），同时明确处理保密性约束和伦理问题。适用于撰写学术论文、准备数据补充材料或应对审稿人关于数据验证的咨询。

经济学因果识别高级方法

cte-identification

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套专业的计量经济学分析框架，用于金融和贸易等领域的因果关系识别。它详细介绍了准实验设计（如DID、IV、RDD、DML）的最佳实践，并系统性地处理政策内生性、反向因果和预期效应等核心内生性问题，确保研究方法的严谨性。

发展心理学研究设计指南

devpsych-study-design

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于指导发展心理学研究的预设阶段，帮助研究者设计出能够有力支持“变化”主张的实验。它系统性地涵盖了年龄与队列混淆、跨年龄测量不变性、失访处理和增长斜率样本量计算等关键方法论问题，确保研究设计在数据收集前达到最高的严谨性。

实验经济学论文审稿人策略

expecon-referee-strategy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份为撰写实验经济学论文的作者设计的预审指南。它帮助您在正式投稿前预见并解决审稿人可能提出的方法论缺陷，包括欺骗性、统计功效不足、混淆变量或处理对比不纯等问题，从而确保研究的严谨性和说服力。

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