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搜索 数据质量 ，共找到 107 条记录
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Customer.io成本优化与清理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本技能提供了一套完整的指南和脚本，用于优化Customer.io的使用成本。它详细介绍了审核用户资料、清理不活跃用户、去重事件和事件抽样等策略，旨在有效降低账单支出，并保持数据的高质量和系统的高效运行。
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数据增强流水线助理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导，覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪，帮助构建高质量的数据准备流程。
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数据工程实战模式

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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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数据管道架构专家

data-engineering-data-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
193
该技能旨在提供全面的数据管道架构设计与实现能力，涵盖批处理和流式处理场景。专家精通ETL/ELT、Lambda/Kappa等架构模式，熟悉Airflow、Prefect等编排工具，并能利用dbt和Spark进行高效的数据转换。核心能力包括构建数据质量框架（Great Expectations）、管理Delta Lake/Iceberg等湖仓存储，以及进行全面的成本和性能优化。
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数据质量检测助手

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344
自动化数据质量检测助手在构建 ETL、流式或数据转换管道时，提供标准验证、实践建议与可上线的配置与代码示例。
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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Databricks数据湖ETL管道构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了使用Databricks和Delta Lake构建生产级ETL数据管道的完整流程。它遵循金字塔型的Medallion架构（Bronze, Silver, Gold），涵盖了增量数据加载（Auto Loader）、数据清洗、去重和业务聚合。适用于构建企业级数据湖仓，确保数据的高质量和可追溯性。
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Databricks故障应急处理手册

databricks-incident-runbook
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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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Databricks生产部署清单

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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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dbt数据转换模式最佳实践

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本技能包提供了dbt (数据构建工具) 的生产级数据转换模式。它涵盖了从数据模型组织（分层结构）、实施数据质量测试、到优化增量模型处理等关键实践，帮助用户构建健壮、可靠的数据流水线。
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Groq应用参考架构设计

groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道，并构建了多提供商故障转移机制（如Groq到OpenAI备份）。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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iOS原生应用开发精通

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359
本技能集提供从入门到精通的iOS原生应用开发全套知识体系。涵盖SwiftUI、Swift 6、UIKit、数据持久化（Core Data/SwiftData）、高级网络通信、性能优化和完整的应用发布流程，助力开发者构建高质量、符合Apple生态的最佳实践应用。
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