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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

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。

Databricks版本升级与迁移

databricks-upgrade-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户完成Databricks平台的版本升级和数据迁移工作。内容涵盖DBR版本的兼容性检查、从Hive Metastore到Unity Catalog的迁移流程（包括SYNC/CTAS等方法），以及更新过时的API接口，确保数据管道能够平稳过渡到最新平台版本。

开放靶点数据库平台

opentargets-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

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