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数据质量框架构建

data-quality-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。
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云数据库管理员专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在提供专业的云数据库管理知识体系，涵盖AWS、Azure和GCP等主流多云平台。内容覆盖关系型、非关系型、图数据库等全类型数据存储，重点掌握基础设施即代码(IaC)实现自动化部署、高可用性架构、灾难恢复策略、性能优化以及数据安全合规性，适用于复杂、高可靠性的数据架构管理。
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数据库架构设计与优化

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alirezarezvani/claude-skills
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专业的数据库设计专家技能。涵盖数据库概念建模、数据归一化分析、高级索引优化和零停机时间数据迁移。提供系统化的工作流程，确保数据库结构具备高性能、高可靠性和可扩展性。
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数据库模式迁移与数据转换

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在全面掌握跨主流ORM（如Sequelize, TypeORM, Prisma）的数据库模式和数据迁移最佳实践。它指导用户完成复杂的模式转换，如零停机部署、重命名字段、修改数据类型，以及执行复杂的业务数据转换。内容强调了制定可靠的回滚策略，确保数据操作的原子性和高安全性。
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Databricks持续集成与部署

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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 ML模型全生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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Databricks部署自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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Databricks数据迁移实战指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的企业级数据平台迁移方案，专注于将数据仓库从Hadoop、Snowflake、Redshift等遗留系统迁移到Databricks。内容包括数据资产发现、数据类型映射转换，以及使用同步、深度克隆等多种模式进行数据抽取和加载，确保数据迁移过程的完整性和可靠性。
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Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist
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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达方API限流重试与幂等性处理

databricks-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的解决方案，用于处理与达方（Databricks）API交互时遇到的速率限制和限流问题。内容涵盖了指数退避（Exponential Backoff）、抖动（Jitter）算法、令牌桶（Token-Bucket）限速器以及幂等性设计，确保了批量和并发的API调用稳定可靠，有效避免了API返回的429错误。
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Go持久化工作流最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了使用DBOS持久化工作流构建高可靠、容错Go应用程序的最佳实践。它详细指导了如何在现有Go代码中集成DBOS、定义和管理复杂工作流及步骤，并利用队列实现健壮的并发控制。适用于需要构建复杂、可靠的异步流程的场景。
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使用DBOS构建可靠工作流

dbos-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于使用DBOS构建可靠、容错的Python应用的最佳实践指南。它指导开发者如何在现有代码中集成DBOS，创建复杂的任务流（workflows）和步骤（steps），以及如何使用队列等机制进行并发和通信管理。
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