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统计学与数据分析导师

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24kchengYe/human-skill-tree
113
本导师旨在培养用户深层次的统计学思维能力。它覆盖了数据分析的完整流程，包括描述性统计、数据可视化、假设检验和回归建模。强调理解统计方法背后的逻辑和原理，而非机械地套用公式。适用于所有使用Python, R, SPSS等工具进行数据分析的学习者。
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Clari预测和管道快照导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
58
本技能详细指导用户如何通过API连接Clari，实现核心商业数据的导出。流程包括列出可用预报、发起预测和配额快照导出，到监控任务状态并下载最终数据。适用于API连接测试和将Clari的营收智能数据集成到外部数据流程。
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配置Clari API认证与数据导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何为Clari设置安全的API访问权限。学习生成API凭证、配置环境变量以及测试连接，从而将关键的收入情报和预测数据导出到数据仓库（如Snowflake或BigQuery）。内容覆盖了标准Clari API和Copilot API的集成步骤。
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CoreWeave GPU工作负载部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。
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Hex CI/CD 集成指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于配置Hex数据分析项目的CI/CD流程，支持通过GitHub Actions实现自动化测试和部署验证。它可以在每次PR时运行单元测试，并在合并到main分支时触发实时的Hex项目运行，确保数据转换逻辑和仪表板刷新流程的可靠性。
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Foundry本地开发与测试循环

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南指导用户搭建Palantir Foundry的本地开发环境。它允许开发者使用PySpark在本地、使用样本数据运行数据转换和单元测试，并通过Mock Foundry API进行集成测试。这确保了代码的快速、独立迭代，适用于构建复杂的ETL数据管道逻辑。
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Snowflake工作负载性能与扩容规划

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的Snowflake工作负载负载测试和容量规划方法论。内容涵盖了通过调整仓库大小（Scale UP）来优化查询性能，使用多线程模拟高并发用户流量（Scale OUT），以及配置标准、经济、最大化等高级扩容策略。用户可以使用SQL和Python进行性能基准测试，确保数据仓库在生产环境中稳定、高效且成本可控。
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首席数据官战略审查

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alirezarezvani/claude-skills
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模拟首席数据官（CDO）对数据战略的深度审查。适用于任何涉及模型训练、数据架构选型（湖仓一体/数据网格）、数据产品化或团队招聘的方案。它确保所有数据决策都有明确的业务驱动力、合规性和结构必要性。
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批量RNA-seq全流程分析

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供了一个端到端、高度可复现的批量RNA-seq差异表达分析工作流。它负责协调整个流程，指导用户从原始FASTQ测序数据开始，经过质量控制（QC）、修剪、比对（STAR/Salmon）、定量，生成基因水平计数矩阵，最终执行差异表达分析和通路富集分析。适用于需要稳健、统计学可靠且全过程可记录的实验分析。
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模拟实验数据生成器

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opensquilla/opensquilla
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这是一个用于论文写作工作流的演示级模拟实验生成器。它接收一个主题短语，并根据该主题计算出一个唯一的哈希值，稳定地生成一个包含模拟实验结果的CSV文件。主要用于用户原型设计和测试论文的结构和格式，无需真实的科学数据支持。
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语义模型Power Query M表达式管理与优化

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南为编写、验证和测试语义模型中的Power Query M表达式提供全面指导。内容覆盖查询折叠（Query Folding）性能优化、数据预处理的最佳实践（如早期过滤和类型处理），以及使用Power Query API进行代码验证的进阶技巧，确保数据模型的可靠性。
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统计功效与样本量计算

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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用于研究设计规划，计算统计检验所需的最小样本量和统计功效。该工具支持闭式公式（如t检验、方差分析）和基于仿真的复杂模型（如混合效应模型、生存分析）。可用于确定最小可检测效应（MDE），或为科研提案、伦理审批（IRB）等提供样本量依据，确保研究具有足够的统计效力。
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