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网页爬取与内容抓取工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。

火爬数据处理与知识库构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个全面的数据管道，用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块（Chunking）。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的，可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。

Firecrawl内容爬取与摄取架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了一套完整的Web内容爬取和摄取流程。它集成了单页抓取、全站爬行、URL映射和结构化数据提取功能。后续的清洗、去重和分块处理，使其非常适合构建企业级的知识库、RAG系统以及复杂的AI数据管道。

高级Pandas数据处理专家

Jeffallan/claude-skills

本指南提供使用Pandas进行复杂数据分析、清洗和转换的专家级方法。涵盖向量化操作、高效合并、时间序列重采样、分组聚合和内存优化等高级技巧，旨在确保代码达到生产级质量，并实现严格的数据质量校验。

自动化数据预处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能引导Claude通过自动化数据流水线完成清洗、校验与转换，结合ETL、容错与质量报告，保障数据可供后续分析与建模使用。

NeuroKit2 生理信号处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线，包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成，便于心理生理学与临床研究应用。

PubMed 数据库访问

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通过 PubMed 的 REST/API 接口构建布尔、MeSH 查询，按类型和时间等属性过滤文献，并借助 NCBI E-utilities 自动抓取摘要、引用和批量处理。

Pandas数据工具

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Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。

X/Twitter帖子结构化阅读器

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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。

PubMed 数据访问

pubmed-database

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。

信用风险数据清洗管道

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面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。

Matchms 质谱数据处理

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基于 Python 的串联质谱数据处理技能，使用 matchms 0.33.1 完成 MS/MS 文件读写、元数据标准化、峰过滤、谱图相似度打分、谱库检索匹配、得分矩阵与分子相似性网络构建，适用于代谢组学谱图分析。

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