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数据质量
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数据质量审计与分析工具
data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
473
这是一个专业的、全面的数据集质量审计工具。它能够系统地评估数据集的完整性、一致性、准确性和有效性。功能包括数据分布剖析、缺失值分析、异常值检测和计算数据质量分数(DQS),并提供可执行的修复方案和实时监控设置。
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数据图表可视化生成
chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程,能够接收用户数据,并根据数据的特征(如时间趋势、类别比较、流程关系等)智能选择最合适的图表类型(如折线图、柱状图、饼图、散点图等)。它负责参数提取和调用JS脚本,最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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Go性能基准测试与分析
golang-benchmark
samber/cc-skills-golang
163
本技能系统地指导Go语言的性能测量工作流。涵盖编写高质量基准测试、运行统计学意义的测试,以及生成CPU、内存和执行追踪等详细性能档案。通过专业的对比分析,确保所有的优化决策都基于严谨的数据,有效防止性能回归。
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Go语言持续集成与部署
golang-continuous-integration
samber/cc-skills-golang
449
这是一个用于为Go语言项目设置生产级CI/CD流水线的技能。它利用GitHub Actions自动化处理一系列关键质量门禁,包括单元测试(带数据竞争检测)、代码规范检查、SAST安全分析、漏洞扫描、代码覆盖率强制执行、依赖管理和自动化发布。适用于从零开始或改进现有的Go项目构建流程。
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AI编程代理技能编写指南
skill-authoring
rohitg00/skillkit
94
本指南详细介绍了为AI编程代理编写高质量的SKILL.md文件的方法论。它涵盖了从文件结构(前置元数据、触发词)到内容撰写(核心原则、步骤流程、验证清单)的最佳实践,确保编写出的技能文档具有高度的可操作性和一致性,从而指导AI代理执行复杂任务。
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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
273
本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环,确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。
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信用风险数据清洗管道
datanalysis-credit-risk
github/awesome-copilot
242
面向贷前建模的信用风险数据清洗流程,处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征,Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告,方便质量评估与变量筛选。
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LLM应用评估驱动开发
eval-driven-dev
github/awesome-copilot
418
本技能指导用户为基于大型语言模型(LLM)的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程,确保LLM应用的质量和鲁棒性,适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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dbt数据变更验证工作簿生成
monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更,生成“前”(生产环境)和“后”(开发环境)的对比查询,从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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Salesforce组件质量标准
salesforce-component-standards
github/awesome-copilot
224
总结 Salesforce LWC/Aura/Visualforce 的 UI 质量与安全标准,包括 SLDS 2、可访问性、数据访问、组件通信与 Jest 覆盖等要求。
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单页SEO深度分析器
seo-page
sickn33/antigravity-awesome-skills
95
该工具能够对单个URL进行深度、全方位的SEO审计。它不仅检查页面层面的优化(如标题、H标签、元数据),还深入分析内容质量(如可读性、E-E-A-T信号)、技术结构(如Schema标记、Open Graph/Twitter卡片)和图片优化,帮助用户发现所有提升搜索引擎可见度的关键问题。
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