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迁移学习适配工具

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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。

Beam 数据管道构建器

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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。

BigQuery 视图生成器

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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。

自动化机器学习流程

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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。

数据质量检测助手

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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。

Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist

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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。

Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

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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。

数据集划分助手

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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。

SQL 转换助手

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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。

可视化最佳实践指南

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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。

Bilig工作簿：自动化表格计算

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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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