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Apache Airflow DAG最佳实践

airflow-dag-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
本技能提供构建生产级Apache Airflow DAG（有向无环图）的综合指南。它涵盖了操作符、传感器、测试、部署的最佳实践，用于设计健壮的数据管道。当您需要编排复杂的业务流程、管理ETL流程，或确保在生产环境中可靠地执行批处理任务时使用。
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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
472
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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配置 Databricks Webhooks 与事件通知

databricks-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
317
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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管理Fireflies会议记录数据

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于管理Fireflies会议录音的完整数据生命周期。它能够通过API获取原始转录数据，并支持导出为JSON、CSV、SRT等多种格式。核心功能包括：脱敏（自动隐藏PII）、配置数据保留策略，确保数据处理过程符合GDPR、CCPA等严格的隐私法规要求。
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MLflow 生命周期管理平台

mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
126
MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。
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NeuroKit2 生理信号处理

neurokit2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线，包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成，便于心理生理学与临床研究应用。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

hugging-face-datasets
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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多层知识库管理与同步

knowledge-ops
affaan-m/everything-claude-code
327
本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
144
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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