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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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数据分析与洞察生成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本助手是专为产品经理设计的数据分析伙伴。它能够帮助用户进行深度的数据探索、撰写复杂的SQL查询，分析关键指标，并结构化地输出发现、解读、局限性和后续建议。适用于需要从复杂数据集中提取可操作的商业洞察，支持产品决策制定。
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基金募集数据本地分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API，本指南提供通过导出CSV数据，并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法，适用于投资跟踪和报告。
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Grammarly文档数据处理管线

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334
这是一个用于处理大型文档的完整数据管道，专为与Grammarly API交互设计。它解决了大文件API限制的问题，通过智能文本分块（Chunking）将文本分割为可处理的小块，然后对每一块进行评分，最后汇总所有关键指标（如正确性、清晰度、语气等），生成全面的报告。
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Hex错误诊断与故障排除指南

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71
本指南旨在帮助用户诊断和解决在使用Hex数据平台时遇到的常见错误和异常。内容涵盖了API认证失败、资源未找到、请求频率限制以及运行状态错误（如代码错误或超时）等关键问题。适用于数据集成、故障排除和优化数据分析流程。
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Hex生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
428
本清单提供了一份全面的Hex数据分析平台生产部署指导。内容涵盖了从API密钥管理、速率限制处理到错误容错（如断路器、指数退避）和持续监控的各项关键最佳实践，旨在确保数据管道的部署过程稳健可靠，支持生产环境的平稳上线和持续的优质数据报告。
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Hex API速率限制与重试策略

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了处理Hex API速率限制、实现退避机制和确保幂等性调用的健壮方案。它包含速率限制器类和指数退避重试机制。适用于构建可靠的数据管道、进行大规模批量分析，或将Hex集成到CI/CD环境，确保API调用的稳定性和高可靠性。
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癌症影像数据查询与下载

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
114
本技能使用idc-index程序包，连接国家癌症研究所（NCI）影像数据共享中心（IDC）。可用于查询、下载和可视化大规模公共数据集，涵盖CT、MR、PET等放射学图像和病理学切片。是进行AI模型训练和深度医学研究的强大工具。
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系统文献综述撰写

literature-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
274
本技能旨在指导用户进行系统的学术文献综述。它支持跨多个生物医学、科学和技术数据库（如PubMed、arXiv等）进行检索，系统性地整合当前知识，并能生成包含核实引文的专业报告。此外，它强制要求生成AI科学图表，使综述内容更具可视化和学术深度，适用于撰写研究论文、元分析或技术报告。
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优化Foundry成本和性能

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了全面的技术指导，用于优化Palantir Foundry的运营成本。内容涵盖了使用增量转换（Incremental Transforms）大幅减少计算重建、根据数据量调整Spark资源配置，以及将高成本的API轮询替换为高效的事件驱动Webhook，从而实现成本效益和系统稳定性。
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Foundry本地开发与测试循环

palantir-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
93
本指南指导用户搭建Palantir Foundry的本地开发环境。它允许开发者使用PySpark在本地、使用样本数据运行数据转换和单元测试，并通过Mock Foundry API进行集成测试。这确保了代码的快速、独立迭代，适用于构建复杂的ETL数据管道逻辑。
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Qdrant搜索质量诊断与优化

qdrant-search-quality
github/awesome-copilot
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本技能旨在帮助用户系统性地诊断和提升Qdrant的搜索相关性。它解决了搜索结果不佳、精确率或召回率低的问题。核心流程包括判断问题源于嵌入模型、配置参数还是查询策略，并提供从基础测试到高级优化（如混合搜索、重排）的完整调优指导。
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