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dbt数据变更验证工作簿生成

monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更，生成“前”（生产环境）和“后”（开发环境）的对比查询，从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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单细胞转录组学普查数据查询

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
该技能提供对CZ CELLxGENE普查数据的程序化访问，这是一个包含大规模、版本化单细胞和空间转录组学数据的综合资源。用户无需下载整个数据集，即可根据细胞类型、组织或疾病等条件查询数百万个细胞的基因表达矩阵和元数据。适用于大规模分析、机器学习训练和跨数据集比较。
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基因组区间机器学习工具箱

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
208
Geniml是一个用于在基因组区间数据（BED文件）上进行机器学习分析的Python工具包。它提供了一系列先进的无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据的嵌入表示。核心功能包括Region2Vec、BEDspace、scEmbed等，支持构建共识峰集（Universe），可用于基因组学研究中的聚类和特征提取。
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PyTDC：药物发现机器学习数据集

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
114
PyTDC是一个开放科学平台，专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（药物-靶点相互作用DTI）以及分子生成等多种核心任务，是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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SHAP：模型可解释性与可理解性

shap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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SHAP（Shapley Additive exPlanations）提供基于Shapley值的统一框架，用于深度解释复杂的机器学习模型预测。它可以计算每个特征对模型输出的贡献度，帮助用户理解模型做出判断的依据。本技能支持生成瀑布图、特征重要性热力图等可视化结果，适用于模型可解释性、调试和公平性分析，支持各类模型。
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UMAP非线性降维嵌入工具

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于数据可视化和特征提取。该工具能生成保留局部和全局结构的嵌入，支持监督和半监督学习。用户可以利用它进行聚类预处理、降维可视化或作为下游机器学习模型的特征输入，实现高效的维度缩减。
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ClickHouse并发与资源限流配置

clickhouse-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本技能指导如何配置和管理ClickHouse的服务器端资源限制、用户配额和连接管理。当遇到“并发查询过多”或其他资源瓶颈时使用。内容涵盖SQL配额设置、客户端连接池和应用层级的并发控制及重试机制，确保数据操作的稳定性和可靠性。
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金融综合信息检索

alphaear-search
RKiding/Awesome-finance-skills
394
该技能提供全面的金融信息检索能力。它集成了网络搜索（支持Jina、DDG、百度等多个引擎获取实时市场信息）和本地RAG检索功能（用于查询本地文档库，如每日新闻）。适用于需要结合广域市场知识和内部专有数据的金融分析师。
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Clari API升级与数据迁移

clari-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
404
本技能用于处理Clari平台API的版本变更和数据导出结构（Schema）的迁移问题。它通过Python逻辑自动检测API的字段变动，并指导执行数据库的DDL操作，帮助开发者确保数据管道在Clari平台更新后依然稳定、可靠。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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Navan数据提取与清洗

navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供一套完整的Navan数据提取和转换方案，适用于构建数据仓库和分析仪表盘。它涵盖了REST API的复杂处理模式，包括分页获取、日期范围分块和基于UUID的去重清洗等关键步骤。无论是通过直接API接入，还是配置Fivetran/Airbyte等主流数据管道工具，都能帮助用户高效处理和清洗Navan数据。
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Qdrant搜索质量诊断与优化

qdrant-search-quality
github/awesome-copilot
94
本技能旨在帮助用户系统性地诊断和提升Qdrant的搜索相关性。它解决了搜索结果不佳、精确率或召回率低的问题。核心流程包括判断问题源于嵌入模型、配置参数还是查询策略，并提供从基础测试到高级优化（如混合搜索、重排）的完整调优指导。
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