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Databricks持续集成与部署
databricks-ci-integration
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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Databricks ML模型全生命周期管理
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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成本优化与治理
databricks-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
299
本工具提供了一套全面的Databricks成本优化流程。它指导用户通过分析账单数据识别高成本资源,并设置集群策略、使用竞价实例、优化SQL仓库大小,以及自动清理空闲集群,从而显著降低云资源支出。
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Databricks故障应急处理手册
databricks-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程,用于即时故障分级、决策树指导(涵盖集群、代码和数据质量问题),以及证据收集和事后总结,确保了故障的快速、系统性解决。
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Databricks多环境配置与部署
databricks-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
本技能指导如何在数据平台中构建和管理跨环境(开发、预发布、生产)的Databricks资源。它涵盖了使用隔离工作区、管理环境级密钥、部署Asset Bundle以及集成CI/CD的最佳实践,确保数据工作流部署的稳定性和一致性。
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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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Databricks参考架构指南
databricks-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
391
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。
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Databricks版本升级与迁移
databricks-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
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。
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数据集加载器创建者
dataset-loader-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导,涵盖数据准备、训练与调参,配合行业规范校验与可部署代码,加速机器学习训练流程。
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Go持久化工作流最佳实践
dbos-golang
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
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
99
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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Dbt 测试创作助手
dbt-test-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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