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Firecrawl网络爬取事件处理指南
firecrawl-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
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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基因组区间工具库
gtars
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
203
高性能 Rust 工具库(含 Python 绑定),面向基因组区间分析,支持重叠检测、覆盖轨道、ML 标记化、参考序列管理、片段拆分与评分等常见测序数据流程。
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Vaex 大规模数据处理
vaex
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
397
Vaex 是一款高性能 Python 库,利用延迟计算和磁盘外表格,能在内存不足时处理数十亿行数据,适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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Polars 高性能数据框库
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
110
基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移,适用于 ETL 与数据分析流程。
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Polars Bio 基因组区间分析工具
polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
181
基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库,支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作,以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写,支持流式与云存储,是 bioframe 的快速替代方案。
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Vaex 大数据处理与分析
vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
Vaex 是一款高性能 Python 库,专为处理超出内存容量的大型表格数据集而设计。它支持核心外操作、惰性求值、快速聚合及大数据可视化。适用于处理海量 CSV、HDF5、Arrow 或 Parquet 文件,对数十亿行数据进行统计分析,并在不占用内存的情况下构建机器学习流程。
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ClickHouse数据分析与查询
clickhouse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询(如漏斗分析、留存分析),以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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ClickHouse数据模型设计
clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎,如何设计ORDER BY键以优化查询速度,以及如何利用分区(Partitioning)管理大规模数据,适用于构建数据仓库和分析系统。
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ClickHouse性能调优指南
clickhouse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
206
本指南提供了一套完整的ClickHouse高性能优化方案。内容涵盖慢查询诊断、优化ORDER BY键、创建数据跳过索引(Bloom/Set/MinMax)、使用投影(Projections)和物化视图,以及调整服务器参数。帮助用户解决大数据OLAP查询缓慢问题,显著提升数据分析和实时报告的效率。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流
coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练,支持PyTorch DDP,是进行大型语言模型(LLM)微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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Snowflake陷阱与最佳实践
snowflake-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
本技能集旨在帮助用户识别和避免在使用Snowflake时常见的反模式和错误。内容覆盖了SQL优化、资源监控、数据加载流程(如幂等性MERGE)以及最小权限原则等关键最佳实践。适用于系统审计、新用户培训或日常代码审查,确保数据平台的高性能和成本合规。
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