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Databricks数据迁移实战指南

databricks-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的企业级数据平台迁移方案，专注于将数据仓库从Hadoop、Snowflake、Redshift等遗留系统迁移到Databricks。内容包括数据资产发现、数据类型映射转换，以及使用同步、深度克隆等多种模式进行数据抽取和加载，确保数据迁移过程的完整性和可靠性。

数据异常检测

detecting-data-anomalies

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

让 Claude 利用 anomaly-detection-system 插件分析数据、挑选合适算法并报告离群点，从而帮助发现金融欺诈、安全异常或制造缺陷等明显偏离预期的关键模式。

DeFi收益优化与比较

optimizing-defi-yields

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于发现和比较去中心化金融（DeFi）协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据，并提供详细的风险评估和优化建议，帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。

Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

深度研究批判评审系统

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本技能旨在为学术研究项目提供多轮、高深度的批判性评审，模拟顶级学术会议（如NeurIPS/ICML）的评审流程。它能帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、提出缺失实验设计，并完善研究的核心论点，从而最大化论文被接受的可能性。

足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。

Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

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