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数据增强流水线助理

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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

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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

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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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数据归一化工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化支持 ML 训练中的数据归一化工具任务，涵盖最佳实践、生成生产级代码与配置，并校验输出结果。
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资深数据科学家全栈专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。
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数据叙事与报告构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导用户将原始、复杂的分析数据转化为引人入胜、具有行动指导意义的故事叙事。它涵盖了数据叙事的完整结构（背景、冲突、解决），以及如何结合数据、叙事和可视化这三大支柱，为高层管理人员、投资者和非技术人员撰写高影响力的报告和演示文稿，确保洞察力能驱动决策。
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Databricks持续集成与部署

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本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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Databricks调试诊断包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录，生成一个脱敏的安全诊断包，专门用于撰写和提交高质量的支持工单，解决复杂的故障排查问题。
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Databricks部署自动化

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该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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Databricks数据迁移实战指南

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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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Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。
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Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固（权限、密钥管理）、基础设施验证（集群配置）、代码质量检查（测试、最佳实践），到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤，确保数据流程的稳定性和可靠性。
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