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搜索流程管道，共找到 91 条记录

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Apache Airflow DAG最佳实践

airflow-dag-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供构建生产级Apache Airflow DAG（有向无环图）的综合指南。它涵盖了操作符、传感器、测试、部署的最佳实践，用于设计健壮的数据管道。当您需要编排复杂的业务流程、管理ETL流程，或确保在生产环境中可靠地执行批处理任务时使用。

异步面试自动化

async-interview-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Rube MCP 管道调用 Composio Async Interview 工具，自动化异步面试流程；先搜索工具和获取最新 schema，再确认连接活跃，最后按规范参数、带会话执行操作。

Clay数据集成架构设计

clay-architecture-variants

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了三种主流的数据集成架构模式，用于在不同规模下使用Clay平台进行数据富集。它帮助用户根据数据量、实时性需求，选择最合适的架构，无论是简单直接集成、标准Webhook流程，还是复杂的企业级队列管道，都能实现自动化数据流转。

自动化机器学习流程

building-automl-pipelines

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。

Clay数据增强管道架构

clay-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细阐述了如何在Clay平台构建生产级的潜在客户数据增强管道。内容涵盖了从三种集成模式（Webhook、API）的选择，到完整的表结构设计、数据瀑布流配置、基于复杂逻辑的ICP评分模型构建，直至最终的CRM同步流程，适用于构建全自动化的市场营销和数据运营工作流。

数据管道压缩优化助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

数据目录更新器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

数据工程：构建数据管道与仓库

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。

数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Databricks持续集成与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。

Databricks数据湖ETL管道构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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