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资深数据科学家全栈专家

data-scientist
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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Databricks持续集成与部署

databricks-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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性能调优指南

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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

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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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Databricks安全与权限管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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配置 Databricks Webhooks 与事件通知

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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日期范围分析器

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自动化提供日期范围分析指南，涵盖 SQL、可视化、统计与商业智能，生成可上线代码并校验结果，适合数据分析场景。
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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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dbt数据转换模式最佳实践

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本技能包提供了dbt (数据构建工具) 的生产级数据转换模式。它涵盖了从数据模型组织（分层结构）、实施数据质量测试、到优化增量模型处理等关键实践，帮助用户构建健壮、可靠的数据流水线。
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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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