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自动化机器学习流程

building-automl-pipelines
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。
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推荐系统构建器

building-recommendation-systems
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。
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专家级商业分析与数据策略

business-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
该技能模拟了一位专家级商业分析师，专注于将复杂的业务数据转化为可执行的战略洞察。它涵盖了现代商业智能（BI）、AI预测建模、KPI/OKR框架设计、财务分析和流程优化等多个领域。适用于需要进行数据驱动决策、构建业务指标或制作高层报告的场景。
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Dagster 数据管道创建器

dagster-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
在触发 Dagster 管道创建器技能时，提供自动化指导、最佳实践建议、可部署配置和校验，帮助完成 ETL、转换、编排与流式等数据管道场景。
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仪表盘布局规划器

dashboard-layout-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
352
自动完成数据分析场景下的仪表盘布局规划，提供实践指导、产出规范配置并校验符合SQL与商业智能标准。
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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature
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229
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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179
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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数据质量框架构建

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333
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

data-scientist
sickn33/antigravity-awesome-skills
124
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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Databricks 错误排查指南

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427
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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Databricks调试诊断包

databricks-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录，生成一个脱敏的安全诊断包，专门用于撰写和提交高质量的支持工单，解决复杂的故障排查问题。
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Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
484
该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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