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数据增强流水线助理

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为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导，覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪，帮助构建高质量的数据准备流程。
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数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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数据血缘追踪器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供自动化指导，帮助在 ETL 与流处理管道中实现数据血缘追踪，结合转换、编排与校验的最佳实践，面向生产环境。
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数据归一化工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化支持 ML 训练中的数据归一化工具任务，涵盖最佳实践、生成生产级代码与配置，并校验输出结果。
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数据分区器助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在ETL与流式数据管道中提供数据分区器配置指导，生成可部署代码并校验规范，确保符合数据工程最佳实践。
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数据质量检测助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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资深数据科学家全栈专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。
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数据故事规划器

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自动化处理数据故事大纲，涵盖 SQL、可视化、统计与商业智能方面的建议，帮助团队有条理地组织分析洞察。
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数据叙事与报告构建

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本技能旨在指导用户将原始、复杂的分析数据转化为引人入胜、具有行动指导意义的故事叙事。它涵盖了数据叙事的完整结构（背景、冲突、解决），以及如何结合数据、叙事和可视化这三大支柱，为高层管理人员、投资者和非技术人员撰写高影响力的报告和演示文稿，确保洞察力能驱动决策。
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Databricks持续集成与部署

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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 错误排查指南

databricks-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的技术指南，用于诊断和修复Databricks环境中的常见错误。内容涵盖集群状态故障、Spark内存溢出（OOM）、Delta Lake并发写入冲突、权限配置和数据模式不匹配等关键问题，并提供了Python、SQL和Bash等多种语言的修复代码。
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