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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

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自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

DEX流动性池分析工具

analyzing-liquidity-pools

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对 Uniswap、Curve、Balancer 等去中心化交易所的流动性池进行 TVL、成交量、手续费、无常损失与 LP 收益分析，便于比较、模拟和导出数据。

DEX流动性池分析工具

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对 Uniswap、Curve、Balancer 等去中心化交易所的流动性池进行 TVL、成交量、手续费、无常损失与 LP 收益分析，便于比较、模拟和导出数据。

分类模型构建

building-classification-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。

数据可视化生成器

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根据数据结构自动挑选合适图表并生成清晰视图，适用于需要可视化展示、分析趋势或讲解指标的场景。

交叉验证配置

cross-validation-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

数据分区器助手

data-partitioner

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在ETL与流式数据管道中提供数据分区器配置指导，生成可部署代码并校验规范，确保符合数据工程最佳实践。

数据质量框架

data-quality-frameworks

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通过 Great Expectations、dbt 测试与数据契约，定义关键数据集的质量期望，自动化验证、监控与报警，保障生产管道数据可靠。

Dbt 模型生成器

dbt-model-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能在数据管道场景中引导生成 dbt 模型，涵盖环境搭建、代码与配置产出及校验流程，遵循 ETL、调度与流式处理的行业实践，帮助自动化构建生产级模型。

数据异常检测

detecting-data-anomalies

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

让 Claude 利用 anomaly-detection-system 插件分析数据、挑选合适算法并报告离群点，从而帮助发现金融欺诈、安全异常或制造缺陷等明显偏离预期的关键模式。

特征仓库连接器

feature-store-connector

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习部署中自动提供特征仓库连接器的配置指导、代码生成与生产监控建议，帮助高质量交付在线推理管道。

交易信号生成器

generating-trading-signals

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

多指标（RSI、MACD、布林带等）合成买卖信号，并附带置信度与风险参数，可对多个资产批量扫描、聚焦单票分析或导出结果，便于交易决策与自动化流程。

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