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搜索 数据工程 ，共找到 61 条记录
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多智能体系统优化工具

agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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Apollo数据合规管理

apollo-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供全面的Apollo.io数据治理和合规工具。它支持执行GDPR主体访问请求（SAR）、实现数据删除权、执行数据保留策略，以及进行字段级别的加密。适用于需要处理个人身份信息（PII）和满足数据隐私法规的法律或工程团队。
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汇编代码与二进制分析模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份全面的技术指南，详细介绍了用于分析编译二进制文件所需的模式和技术。内容涵盖了 x86-64、ARM 等多种架构的汇编基础知识，提供了函数序言、调用约定、控制流（循环、分支）、数据结构访问以及常见算术/字符串操作的实战模式。是进行逆向工程和底层系统编程的必备参考资料。
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ClickHouse数据分析与工程模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档提供了ClickHouse数据库的高级最佳实践和设计模式。内容涵盖了MergeTree引擎设计、高效查询优化（如过滤、聚合、窗口函数）、数据批量/流式导入、物化视图创建和性能监控等，旨在帮助用户构建高性能、大规模的OLAP分析系统。
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数据工程：构建数据管道与仓库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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专业的系统级数据工程师，专注于构建和优化可扩展、高性能的现代数据管道和数据仓库。精通整个现代数据栈，掌握Apache Spark、dbt、Airflow等核心技术，并深入实践数据湖仓一体架构（Lakehouse）。涵盖数据清洗、实时流处理、数据治理和多云平台部署，确保数据流程的可靠性和可扩展性。
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数据工程实战模式

data-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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呈现 ETL 流程、Spark 分析与数据质量校验三大场景的实战代码，配合星型建模示例，帮助构建高效的销售数据仓库。
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数据分区器助手

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在ETL与流式数据管道中提供数据分区器配置指导，生成可部署代码并校验规范，确保符合数据工程最佳实践。
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Databricks故障应急处理手册

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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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Documenso故障排查手册

documenso-incident-runbook
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本手册是Documenso深度集成的故障响应指南。它为运营和开发人员提供了应对生产环境中断、云服务中断、自托管数据库问题和Webhook失败的详细步骤和诊断命令，旨在帮助工程师快速定位问题根源并恢复服务。
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智能故障诊断与根因分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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特征工程助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动触发的特征工程助手，在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。
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LLM微调专家指南

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Jeffallan/claude-skills
425
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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