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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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派兰蒂尔基金会最佳实践架构
palantir-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
本指南提供了一套全面的Palantir Foundry参考架构,用于指导构建生产级的企业级数据应用。它详细涵盖了从原始数据摄取、数据清洗、模型构建到最终本体模型(Ontology)的完整数据流转过程,并提供了项目布局、外部API集成和多层安全机制的最佳实践,适用于规划和优化复杂的数据基础设施。
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Snowflake生产就绪检查清单
snowflake-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
本清单旨在指导用户将Snowflake数据管道和集成部署到生产环境。它涵盖了从身份验证、资源配置、数据管道准备、访问控制到监控和灾难恢复等所有关键环节。适用于项目上线前或生产环境配置验证时使用。
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命令行网络数据爬取工具
hasdata-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
388
这是一个强大的命令行工具,用于实时获取和结构化网页数据。它集成了多种API(如Google搜索、Amazon、房产、旅游预订等),支持用户通过命令行自动爬取、搜索和收集各类信息,非常适用于数据自动化采集、市场调研和内容增强。
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季度财务报告模板
finance-report
nexu-io/html-anything
420
这是一款全面的季度财务报告模板,集成了公司概览、关键绩效指标(KPI)、收入与烧钱图表、损益表(P&L)概要、重点亮点以及未来展望。适用于向利益相关者展示公司结构化的财务表现。
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DeepAPI:网络爬取与研究工作流
deepapi
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本技能集成了DeepAPI,提供专业的网络数据爬取、市场调研和邮件管理功能。它可以从包括网站、领英、GitHub和Twitter在内的多个来源抓取数据,并严格管理API调用成本。适用于需要自动化数据提取和报告的场景。
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向量搜索与嵌入相似度引擎
vector-search
ruvnet/ruflo
499
提供先进的向量搜索功能,包含大规模(HNSW)和热点模式路由(WASM)两条路径。支持百万级向量搜索,并集成了RaBitQ 1-bit量化技术,实现内存优化。还支持适用于层级数据的双曲空间搜索和跨命名空间搜索,覆盖全场景检索需求。
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RuView 密图定位编程接口
ruview-cli-api
ruvnet/RuView
407
这是RuView Wi-Fi感知能力的完整编程接口集,包括命令行工具、REST API和WASM构建。它允许开发者将复杂的灾难幸存者检测和信号分析功能集成到各种环境,如脚本编程、网页浏览器和边缘设备(ESP32)。适用于需要跨平台、可扩展感知数据流的系统集成。
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JAE投稿论文工作流管理
jape-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
314
本技能是为指导投递至《应用计量经济学杂志》(JAE)的实证论文全生命周期流程设计的总控器。它确保论文聚焦于真实数据应用,严格遵循文献定位、识别策略、可复现数据分析及强制数据归档等关键步骤。旨在通过在每个阶段集成数据完整性检查,避免投稿过程中的常见错误和流程脱节。
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基因变异注释与HGVS规范化
annotating-variants
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于将原始基因组变异标识符(如VCF、HGVS、rsID)转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具,用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时,它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联,构建完整的科研报告。
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将观察值名称映射至LOINC代码
mapping-loinc
maziyarpanahi/openmed
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本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称,映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型(成分、属性、时间、系统、量表、方法),来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务,支持US Core实验室结果和UCUM单位,确保代码的准确性和标准化。
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监控平台错误报告生成
mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件,来确保数据获取的准确性,有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析,并生成结构化的、可操作的Markdown报告,帮助用户快速掌握系统健康状况。
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