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Airflow 操作符创建助手

airflow-operator-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
此技能自动处理 Airflow 操作符创建，覆盖 ETL、数据转换、流程编排与流式场景，产出可靠配置并符合业界标准。
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Azure AI语音转录服务SDK

azure-ai-transcription-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
479
这是一个基于Python的Azure AI语音转写SDK。它支持实时流式和批处理两种模式的语音转文本功能。该工具可以实现带时间戳和说话人区分（Diarization）的转录，适用于自动化会议记录、播客内容处理、视频字幕生成等专业场景。
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Azure AI语音转录服务SDK

azure-ai-transcription-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
479
这是一个基于Python的Azure AI语音转写SDK。它支持实时流式和批处理两种模式的语音转文本功能。该工具可以实现带时间戳和说话人区分（Diarization）的转录，适用于自动化会议记录、播客内容处理、视频字幕生成等专业场景。
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Azure Blob存储 Java开发指南

azure-storage-blob-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
183
本指南详细介绍了如何使用Java开发Azure Blob存储应用。内容涵盖了完整的操作流程，包括通过连接字符串或凭证初始化客户端，以及执行文件上传、流式下载、列出和管理Blob容器等核心功能。适用于构建需要云端持久化文件存储的应用程序。
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CDC 数据管道创建器

cdc-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
184
自动响应“cdc pipeline creator”请求，提供 CDC 流水线的 ETL、调度和流式处理等最佳实践指导，并生成已校验的生产配置与代码。
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ClickHouse数据分析与工程模式

cc-skill-clickhouse-io
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
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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ClickHouse 分析模式

clickhouse-io
affaan-m/everything-claude-code
153
面向高性能分析场景，提供 ClickHouse 表设计、查询优化、批量/流式写入、物化视图和性能监控的实战策略，帮助构建稳定的 OLAP 平台。
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数据管道压缩优化助手

compression-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
235
在数据管道场景中提供压缩优化的逐步指导，涵盖 ETL、转换、流式处理等流程的实践建议、配置和校验。
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Copilot SDK 会话与工具集成

copilot-sdk
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
通过 JSON-RPC 封装 Copilot CLI，该 SDK 在 Node.js、Python、Go 和 .NET 中统一管理会话、流式响应、自定义工具与钩子，便于程序化调用 GitHub Copilot。
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Dagster 数据管道创建器

dagster-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
在触发 Dagster 管道创建器技能时，提供自动化指导、最佳实践建议、可部署配置和校验，帮助完成 ETL、转换、编排与流式等数据管道场景。
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数据目录更新器

data-catalog-updater
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
217
自动化提供数据目录更新流程的操作指导，涵盖 ETL、数据转换、工作流编排与流式处理，帮助维护管道元数据一致且符合实践标准。
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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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