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交易策略回测框架构建
backtesting-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
本技能用于构建专业级、鲁棒的交易策略回测系统。它指导用户系统化地验证交易策略的性能和稳健性,帮助规避常见的回测偏差。适用于金融量化交易和算法交易的初期模型验证与性能评估。
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交易策略回测与优化
backtesting-trading-strategies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一个全面的交易策略回测工具,用于利用历史市场数据测试和验证加密货币及传统金融交易模型。它能够计算夏普比率、最大回撤等核心性能指标,模拟交易过程,并提供参数网格搜索等优化功能,帮助用户在实盘前评估策略的风险和收益。
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BigQuery 视图生成器
bigquery-view-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
自动化生成与验证 GCP BigQuery 视图,提供最佳实践指导、生产准备代码示例,并涵盖 Vertex AI、Cloud Run、Firebase 等平台集成,确保分析任务一致可靠。
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Clay数据富集陷阱与避坑指南
clay-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
398
本文汇总了使用Clay数据富集平台时常见的陷阱、反模式和集成错误。内容涵盖了从Webhook限制到积分浪费、再到数据清洗的多个环节,详细解释了每个陷阱的根源和解决方案,是进行配置审计、新员工培训或提升工作流效率的必备指南。
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数据管道策略护栏
clay-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
该系统为数据富集管道提供全面的策略护栏。它强制执行信用额度限制,阻止敏感个人身份信息(PII)的富集,并对输入数据进行严格的验证。适用于处理大规模、高敏感度数据的场景,确保数据安全性和合规性。
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专家级商业分析与数据策略
business-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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数据管道压缩优化助手
compression-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在数据管道场景中提供压缩优化的逐步指导,涵盖 ETL、转换、流式处理等流程的实践建议、配置和校验。
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交叉验证配置
cross-validation-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持,涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。
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数据增强流水线助理
data-augmentation-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导,覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪,帮助构建高质量的数据准备流程。
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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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
data-lineage-tracker
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
data-quality-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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