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Databricks调试诊断包

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187
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生产部署清单

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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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Databricks安全与权限管理

databricks-security-basics
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本指南详细介绍了如何在Databricks环境中实施全面的安全措施。涵盖了基于范围的秘钥管理、使用Unity Catalog实现最小权限原则、API Token的审计与轮换，以及通过列级/行级安全功能进行数据脱敏和访问控制，确保数据治理和合规性。
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Databricks版本升级与迁移

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本技能指导用户完成Databricks平台的版本升级和数据迁移工作。内容涵盖DBR版本的兼容性检查、从Hive Metastore到Unity Catalog的迁移流程（包括SYNC/CTAS等方法），以及更新过时的API接口，确保数据管道能够平稳过渡到最新平台版本。
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配置 Databricks Webhooks 与事件通知

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本技能提供了配置 Databricks 作业的全面通知和事件驱动工作流指南。内容涵盖设置多种通知目标（如 Slack、Teams、邮件、PagerDuty），并在作业生命周期事件（成功、失败、启动）时触发警报。此外，还展示了使用系统审计表监控事件和创建自动化 SQL 告警，用于关键数据管道的监控。
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Dbt 模型生成器

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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。
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Dbt 测试创作助手

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在数据管道中自动生成 dbt 测试，提供实践指导、配置信息和校验，保障 ETL、转换与流处理流程稳定可靠。
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数据异常检测

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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。
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早停回调助手

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面向机器学习训练流程，提供早停回调的配置建议、最佳实践、代码生成与校验，适用于 PyTorch、TensorFlow 与 scikit-learn 实验。
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机器学习模型评估

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使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。
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特征仓库连接器

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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。
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检测加密货币套利机会

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该工具能够实时检测跨中心化交易所（CEX）、去中心化交易所（DEX）和跨链市场中的套利机会。它聚合价格数据，计算交易费用后的净利润，并识别包括直接、三角和跨链在内的各种套利路径。适用于需要监控市场效率和利用价格差异的量化交易者。
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