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多指标交易信号生成器
generating-trading-signals
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
410
该工具是一个多指标信号生成系统,它利用RSI、MACD、布林带等多种技术指标,为指定资产生成综合的买入/卖出信号。系统提供信号强度、置信度和风险管理建议,旨在帮助用户分析加密货币或股票市场,从而识别最佳的交易入场和退出时机。
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Rube GA4 自动化操作
google-analytics-automation
davepoon/buildwithclaude
357
通过 Composio 的 Google Analytics 工具包在 Rube MCP 上自动化 GA4 报告、属性列表、透视、漏斗及关键事件操作,并始终优先获取当前工具模式。
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BigQuery Metabase自动化操作
googlebigquery-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
194
通过 Rube MCP 与 Metabase 联动,自动化执行 BigQuery 的原生 SQL 与 MBQL 查询,获取元数据,先探索结构再操作数据。
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Granola会议数据分析与监控
granola-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
129
用于全面监控Granola的使用情况和会议流程,帮助用户构建深度分析仪表板。本指南指导如何定义关键业务指标(如采用率、效率得分)并搭建数据管道,将会议元数据同步至BigQuery等数据仓库,从而实现定制化的报告生成和业务运营洞察。
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增量加载配置
incremental-load-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
179
为数据工程流程提供增量加载配置指导,涵盖最佳实践、编排策略、示例代码与结果校验,适用于流处理与批处理场景。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置
juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时,自动运行单元测试(使用Mock数据集)和集成测试(连接实时API),从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性,确保代码质量。
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进阶候选人数据分析工作流
juicebox-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
475
本工作流用于对大规模人才智能数据集进行深度分析。用户可以构建具备多维度筛选条件的自定义查询,执行跨数据集比较(如不同时间段的候选人池对比),并按地域聚合技能密度。这对于需要识别市场趋势和优化招聘策略的招聘团队至关重要。
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Juicebox 调试诊断证据包
juicebox-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
123
本工具集旨在收集Juicebox平台的综合诊断证据。它可以获取API连接状态、数据集健康度、分析配额使用情况和速率限制信息,并将所有数据打包成一个诊断归档。适用于排查数据上传失败、AI分析任务卡顿、API认证错误或配额耗尽等复杂问题。
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Juicebox AI集成部署服务
juicebox-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本技能提供了一个完整的指南和实现,用于使用Docker部署生产级的容器化集成服务。该服务连接到Juicebox API,用于管理数据集、执行高级AI驱动的分析,并提取结构化的商业洞察。它包含健康检查和滚动更新机制,确保了可靠的实时数据处理和分析。
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Juicebox API性能优化指南
juicebox-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
204
本指南提供了与Juicebox AI API交互的进阶优化策略。内容涵盖了实现缓存机制(设置TTL)、执行批处理操作、管理API限速以及优化大数据分块等关键最佳实践。掌握这些技巧,可以显著降低端到端分析时间,确保数据工作流的响应性和可扩展性。
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Kafka 流处理器
kafka-stream-processor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
176
该技能在数据流水线领域自动处理 Kafka 流处理任务,提供具体操作流程、行业实践、可投入生产的代码与配置,并校验输出,覆盖 ETL、数据转换、工作流调度和流式处理场景。
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AI视频使用量与成本分析
klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志,从而聚合关键指标(如成功率、总消耗点数和平均生成时间)。用户可以生成每日或周期性的成本报告,用于追踪资源使用模式和成本趋势,非常适合构建数据仪表板。
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