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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。
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Databricks持续集成与部署

databricks-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
472
本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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机器学习模型评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。
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火爬数据处理与知识库构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
这是一个全面的数据管道，用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块（Chunking）。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的，可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。
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Firecrawl网络爬取事件处理指南

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本指南详细介绍了如何使用Firecrawl Webhook处理异步爬取和批量抓取任务的事件。用户无需通过轮询API来获取状态，而是通过配置Webhook端点，实时接收关键事件（如页面抓取、任务完成等）的推送通知。内容涵盖了事件类型、签名验证机制和实时数据流的处理方法，适用于构建高性能的数据爬取管道。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

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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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KPI 定义助手

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自动执行数据分析中的 KPI 定义流程，提供实践建议、SQL/可视化/商业智能的模板与验证，帮助团队高效产出标准化成果。
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回归分析助手

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使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。
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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。
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SQL 转换助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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机器学习模型训练

training-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。
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