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分类模型构建

building-classification-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。
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科学研究与分析技能

claude-scientific-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
本技能旨在为用户提供科学研究和数据分析的结构化指导和最佳实践模式。它帮助用户系统化地组织研究思路，确保在进行学术探究、文献综述和复杂数据解读时，能够遵循严谨、科学的分析流程。
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自动化机器学习流程

building-automl-pipelines
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Databricks数据迁移实战指南

databricks-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。
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深度多维研究与报告生成

perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题，进行高效的批次查询，并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化，整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告，适用于学术调研、市场分析等场景。
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Ray Train 分布式协调

ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。
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Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。
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加密衍生品市场追踪分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供全面的加密衍生品市场追踪与分析能力。它可以聚合来自各大中心化和去中心化交易所的关键指标，包括资金费率、持仓量、清算级别和期权流动，帮助用户识别套利机会、判断市场情绪、预测趋势强度，并对永续合约和期货合同进行深度风险分析。
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ClinVar 变异临床意义查询

clinvar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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查询ClinVar数据库以获取变异临床意义，通过网页/API访问、FTP批量下载并注释VCF，辅助基因组医学解读。
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Datamol化学信息工具

datamol
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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