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Databricks参考架构指南

databricks-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。

LaminDB生物数据平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

LaminDB 是一款面向生物数据的开放平台，提供从数据集管理、谱系追踪到本体注释、模式校验与工作流集成的全链路能力，帮助科研团队打造可查询、可复现的 FAIR 数据湖仓。

生物学数据谱系湖仓

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。

Snowflake架构蓝图指南

snowflake-architecture-variants

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套全面的Snowflake架构蓝图指南。它涵盖了从传统数据仓库到结合Iceberg的湖仓模型、去中心化的数据网格（Data Mesh）以及高级数据共享和Snowpark模式，帮助用户根据组织规模和需求选择和实施最佳的数据平台架构。

Fabric 临时 PySpark 代码执行

executing-spark

data-goblin/power-bi-agentic-development

通过 Livy API 在 Fabric Spark 计算上执行 PySpark 或纯 Python 代码，创建的是临时、无持久化工件的会话。此方法提供对 lakehouse Delta 表的完整读写访问权限，非常适合进行自动化 ETL 流程、快速数据转换或不需保存结果的分析任务。用户必须负责管理会话的完整生命周期，确保使用完毕后及时清理。

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