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数据处理
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Python性能优化指南
python-performance-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
195
本指南用于系统地分析和优化Python代码的性能。它帮助用户识别并解决应用中的性能瓶颈,包括CPU占用过高、内存泄漏、I/O操作效率低下以及数据处理缓慢等问题,从而提升应用的整体运行速度和稳定性。
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Ray数据处理平台
ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
76
Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理,支持 CPU/GPU 流式执行,兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态,集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train,适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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React UI状态与数据处理模式
react-ui-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
本指南提供了现代React UI组件的最佳实践,全面覆盖了前端开发中关键的状态管理模式。内容包括加载状态(骨架屏与加载器选择)、多层级的错误处理机制、空状态设计,以及健壮的表单提交流程,确保用户界面在任何异步数据状态下都能提供一致且流畅的体验。
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Retell AI语音代理数据处理
retellai-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能专注于Retell AI的数据处理和集成。它为开发者提供了构建语音代理(Voice Agent)和自动化电话呼叫(Telephony)的实现模式。可以帮助您高效管理Retell AI的资源和API调用,并处理各种错误场景,实现可靠的语音AI应用。
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企业级Scala开发专家
scala-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
该技能集专注于企业级Scala开发的全栈能力。涵盖函数式编程、分布式系统和大数据处理,精通Pekko、Akka、Spark、ZIO/Cats Effect等技术栈。擅长应用领域驱动设计(DDD),构建高可用、高扩展性的微服务架构。
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Sentry数据脱敏与合规配置
sentry-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
97
用于在Sentry中配置严格的数据处理和隐私保护规则。本技能指导用户如何实现客户端和服务器端的PII脱敏,自动识别并遮蔽错误报告、请求体和用户上下文中的敏感信息,如密码、邮箱、IP地址和信用卡号。确保系统符合GDPR、HIPAA等国际数据隐私和合规审计要求。
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Apache Spark性能优化与调优
spark-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
81
详细介绍了Apache Spark作业的生产级优化模式和最佳实践。内容涵盖分区策略、内存管理、数据倾斜处理、连接优化(如广播连接和桶连接)以及资源调优,帮助用户解决大规模数据处理中的性能瓶颈,提升数据管道的运行效率。
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Vercel数据处理与隐私合规
vercel-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
361
本指南为开发者提供了在Vercel上处理敏感数据的全套解决方案,旨在确保应用程序符合GDPR、CCPA等国际隐私法规。内容涵盖了日志中的PII数据脱敏、实现数据主体访问权和删除权、安全的Cookie管理,以及配置数据驻留地区,帮助构建高合规性的应用。
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ZAI CLI:多模态AI集成工具
zai-cli
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
ZAI CLI是一个强大的命令行工具,集成了Z.AI的多种高级能力。它支持图像/视频分析(视觉)、实时网络搜索、网页内容提取、错误诊断以及GitHub代码探索等功能。该工具通过CLI接口,为开发者和分析师提供高效、全面的多模态数据处理和AI任务执行能力。
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Vaex 大规模数据处理
vaex
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
397
Vaex 是一款高性能 Python 库,利用延迟计算和磁盘外表格,能在内存不足时处理数十亿行数据,适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。
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Apify 演员开发与部署指南
apify-actor-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
442
本指南详细介绍了Apify Actors的开发和部署流程。学习如何创建、修改和部署无服务器应用(Actors),用于执行网络爬取、数据处理和自动化任务。内容涵盖了CLI环境配置、开发工作流全流程以及数据安全和代码最佳实践。
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Apify平台代码容器化与部署
apify-actorization
sickn33/antigravity-awesome-skills
158
本技能指导如何将现有的独立代码或命令行工具,通过容器化(Docker)的方式,转换成Apify平台兼容的无服务器Actors。Actors支持定义结构化的输入和输出,用于实现大规模、可重用的爬取、数据处理和自动化任务流程。
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