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Databricks生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Databricks参考架构指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。

Databricks安全与权限管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Databricks版本升级与迁移

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

使用MISP收集威胁情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。

社交关系仪表盘

nexu-io/open-design

这是一款高度精炼的消费级仪表盘，旨在模拟高端杂志的约会专栏风格。它侧重于可视化复杂的社交关系指标、匹配趋势和社区信号，而非简单的“滑动”机制。适用于需要通过数据叙事来展示用户社交状态和社区活力的项目。

基于图社区检测的向量聚类

该技能利用`ruvector`工具，通过图社区检测（如谱聚类/Louvain）来发现大量语义嵌入（如代码或数据）中的自然分组。它能帮助用户发现潜在的主题、识别异常数据点（离群值）并系统化地组织大型向量集合，适用于代码库或大型数据集的结构化分析。

《数学学报》投稿标准与评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能是为作者准备的投稿评估工具，旨在指导作者撰写和完善提交给《数学学报》等顶级纯数学期刊的稿件。它涵盖了研究的重大意义、数学的严谨性要求、文章的结构规范，以及完整的投稿流程，帮助作者确保稿件达到国际一流的学术标准。

学术研究可复现性指南

chi-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了学术研究可复现性的最佳实践，尤其针对HCI和相关科学研究。它强调了研究必须具备的“协议、分析和数据”三个核心透明度层级，帮助研究人员系统性地记录所有方法细节，确保研究结果可以被同行可靠复核和持续发展。

CIKM会议主题定位与投稿策略

cikm-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员评估论文是否涵盖了信息检索、数据挖掘和知识管理这三大社区的交叉领域。它提供了一个详细的框架，用于将CIKM与SIGIR、KDD、WSDM等顶级学术会议进行对比，确保论文的跨学科范围和定位达到最佳效果。

研究可复现性标准指南

edbt-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了学术论文（尤其数据库系统领域）提升研究可复现性的最佳实践。它指导作者如何记录数据来源、环境参数、实验流程和证据链，确保论文中的每一个结论都可以被其他研究人员通过可运行的代码和数据重新验证，提高研究的严谨性和透明度。

科学数据报告与可复现性

epsl-reporting-and-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在指导地球和行星科学领域的作者提升研究成果的可复现性。它详细规定了如何构建补充材料、数据表格和代码版本，并指导将数据上传至专业的社区知识库（如PANGAEA、Zenodo）。核心目标是确保论文中的所有结论和图表，都可以被读者独立验证和重现。

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