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迁移学习适配工具
adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程,根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出,快速将预训练模型适配到新任务或数据集,提升性能与效率。
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Beam 数据管道构建器
beam-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
431
自动辅助 beam 数据管道构建,涵盖 ETL、转换、编排和流处理,从实践指导到生产级代码与标准验证。
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BigQuery 视图生成器
bigquery-view-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
自动化生成与验证 GCP BigQuery 视图,提供最佳实践指导、生产准备代码示例,并涵盖 Vertex AI、Cloud Run、Firebase 等平台集成,确保分析任务一致可靠。
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自动化机器学习流程
building-automl-pipelines
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码,附带文档与产出,帮助自动化机器学习流程。
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数据质量检测助手
data-quality-checker
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
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。
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Databricks生产部署清单
databricks-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固(权限、密钥管理)、基础设施验证(集群配置)、代码质量检查(测试、最佳实践),到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤,确保数据流程的稳定性和可靠性。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置
juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时,自动运行单元测试(使用Mock数据集)和集成测试(连接实时API),从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性,确保代码质量。
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数据集划分助手
splitting-datasets
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能自动生成并执行 Python 代码,将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集,方便机器学习模型的训练与评估。
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SQL 转换助手
sql-transform-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
60
围绕数据管道中的 SQL 转换辅助任务,自动提供 ETL、数据转换、工作流编排与流式处理等流程指导,输出符合最佳实践的生产级代码并验证结果。
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可视化最佳实践指南
visualization-best-practices
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
500
为数据分析中的可视化提供自动化支持,涵盖分步指导、行业模式、可投入生产的代码和报告验证,帮助保持优秀的数据呈现规范。
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Bilig工作簿:自动化表格计算
bilig-workpaper
sickn33/antigravity-awesome-skills
95
这是一个代码驱动的电子表格运行时,允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景,旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化,确保计算过程的可靠性。
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1
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简体中文
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