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搜索 清洗 ，共找到 38 条记录
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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
93
该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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模型护甲安全过滤

gws-modelarmor
googleworkspace/cli
315
通过 Google Model Armor 命令行工具过滤用户生成内容，并借助模板化提示或响应清洗，帮助团队在自动化流程和参数校验中落实安全策略。
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创建模型防护模板

gws-modelarmor-create-template
googleworkspace/cli
398
通过 `gws modelarmor +create-template` 命令在指定项目、地区和模板 ID 上创建新的 Model Armor 模板，可通过预设或 JSON 覆盖配置，方便在清洗前设置安全过滤器。
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模型防护提示清洗

gws-modelarmor-sanitize-prompt
googleworkspace/cli
109
通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令，使用指定模板过滤用户提示，可从 stdin、文本或 JSON 输入，保障模型对外调用的安全性。
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模型防护响应清洗

gws-modelarmor-sanitize-response
googleworkspace/cli
378
通过 Model Armor 模板在命令行中清理模型响应，确保发向用户的输出符合安全策略。
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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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Polars：高性能数据处理框架

polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化，专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算，还是处理大规模数据集，Polars都能提供卓越的性能和优化能力。
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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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