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搜索 数据清洗 ，共找到 42 条记录
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Anthropic Claude API安全实践

anth-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
254
本指南提供了集成Anthropic Claude API的全面安全最佳实践。内容涵盖了API密钥的安全管理（如轮换、隔离）、防御提示注入（Prompt Injection）攻击、用户输入数据的清洗验证，以及输出内容的安全过滤，帮助开发者构建安全可靠的生产级AI应用。
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Bright Data 爬虫系统架构

brightdata-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
本模板提供了一套生产级的、完整的爬虫系统参考架构。它涵盖了使用 Bright Data 全套工具（如Web Unlocker、Scraping Browser）进行数据采集的完整流程，包括项目结构设计、代理管理、数据清洗和存储流水线（Pipeline）的最佳实践，适用于Node.js/TypeScript开发场景。
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Cohere API安全最佳实践

cohere-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
61
它是一份全面的Cohere API安全实践指南。指导开发者如何安全地管理API密钥（如使用环境变量），进行密钥轮换，在数据层清洗个人身份信息（PII），并建立安全的日志记录机制，确保应用在生产环境中符合数据隐私和安全要求。
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Navan数据提取与清洗

navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
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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派兰蒂尔基金会最佳实践架构

palantir-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
本指南提供了一套全面的Palantir Foundry参考架构，用于指导构建生产级的企业级数据应用。它详细涵盖了从原始数据摄取、数据清洗、模型构建到最终本体模型（Ontology）的完整数据流转过程，并提供了项目布局、外部API集成和多层安全机制的最佳实践，适用于规划和优化复杂的数据基础设施。
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Snowflake数据湖仓架构指南

snowflake-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
298
本指南提供了使用Snowflake Medallion模式构建生产级数据平台的完整方案。它包含从原始数据摄取（Bronze）、数据清洗与类型化（Silver），到构建业务聚合层（Gold）的详细步骤和实战SQL代码。适用于设计新的数据仓库或建立健壮、分层的Snowflake数据架构标准。
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YouTube视频转录到知识库

ingest-youtube
sickn33/antigravity-awesome-skills
420
本工具用于将单个YouTube视频的完整字幕和丰富元数据提取并清洗。它使用yt-dlp获取字幕，移除时间标记，并抓取视频元数据（如标题、频道、日期）。最终输出为结构化的Markdown文件，非常适合用于知识库的构建和后续的知识图谱提取。
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周度CRM销售报告生成

weekly-crm-report
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
480
该工具用于处理原始的周度CRM导出CSV文件，自动进行数据清洗和去重。它可以计算出每个区域的总销售额，并将结果结构化为JSON格式的销售摘要，方便后续的报告生成、数据分析或自动化流程使用。
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搜索结果转最小BibTeX

paper-refbib-stub
opensquilla/opensquilla
494
该工具用于处理来自多搜索引擎（如学术数据库）的结构化JSON搜索结果。它能将这些规范化的数据自动转换为简洁、标准的BibTeX格式，适用于学术论文的引用管理。它具备强大的数据清洗能力，能处理特殊字符、防止数据损坏，并自动合并重复的DOI记录，确保引用准确可靠。
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输入边界数据验证协议

infinity
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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营销数据外部导出与分析

data-export
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
258
本工具用于将全面的营销数据（如KPI、联系人记录、活动结果和性能快照）导出到外部数据存储。支持连接BigQuery进行数据仓库分析、Google Sheets进行协作分享，以及Supabase进行应用开发。导出过程强调PII处理、数据清洗和执行总结，确保数据合规性，并为后续的商业智能分析提供结构化数据。
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潜在客户导入与CRM资质管理

lead-import
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
328
该工具用于将潜在客户批量导入CRM系统，功能全面且智能化。它执行数据清洗、去重和合规性检查（如GDPR/CCPA），确保导入的每一条线索都是高质量、合规的。系统会自动对线索进行评分和分级（MQL/SAL），并将不同质量的线索自动分配到销售或培育流程，极大提升数据效能。
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