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PostHog数据迁移深度指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
399
本指南详细介绍了将分析数据从Google Analytics、Mixpanel、Amplitude或Segment等主流平台迁移到PostHog的完整流程。内容涵盖双写（dual-write）策略、事件和属性名称映射，以及历史数据的批量导入，确保业务数据的连续性和准确性。
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PostHog性能优化与数据采集指南

posthog-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
本指南深入讲解了PostHog的生产环境性能优化方法。内容涵盖了本地化功能开关评估、优化事件批量发送、智能事件抽样以及编写高效的HogQL查询。掌握这些高级技巧，可以大幅提升数据收集的稳定性和分析查询的速度，确保业务洞察的准确性。
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PostHog事件与数据分析

posthog-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
本技能指导用户如何集成PostHog的客户数据平台（CDP）功能。它涵盖了设置Webhook，实现在特定用户事件发生时触发实时操作（如同步到CRM、发送通知）。此外，还展示了如何使用事件API查询事件数据，并利用HogQL进行复杂的漏斗分析，从而获得用户行为的深度自定义洞察。
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自动化数据预处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
335
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。
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Pyspark转换器助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能在数据管道领域提供 pyspark Transformer 自动化辅导，响应相关请求，涵盖 ETL、数据转换、流程编排与流式处理等场景。
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量化金融模型与交易分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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模式优化工作流编排器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个高级的工作流编排器，用于对大型数据集（如BigQuery导出数据）执行多阶段的模式优化分析。它系统地识别冗余字段、未用字段和数据结构缺陷，评估优化变动带来的风险和潜在节省，最终输出包含详细优化建议的综合报告。
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专业网络研究与信息综合

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专家级网络研究工具，擅长利用高级搜索策略（如查询优化和领域过滤）从多个互联网来源收集、综合和核实信息。适用于需要进行事实核查、趋势分析和生成结构化、可操作洞察的复杂研究任务，确保结论的权威性和可信度。
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Spark作业创建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在数据管道中自动完成Spark作业创建，涵盖ETL、数据转换、工作流编排和流式处理，提供最佳实践、代码模板和输出校验，帮助快速交付可上线的作业。
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Spark SQL 优化器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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此技能面向数据管道中的 Spark SQL 优化器任务，提供最佳实践指导、生成生产级代码与配置，并校验 ETL、数据转换、编排和流式处理的输出。
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SQL 转换助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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围绕数据管道中的 SQL 转换辅助任务，自动提供 ETL、数据转换、工作流编排与流式处理等流程指导，输出符合最佳实践的生产级代码并验证结果。
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