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Databricks MLflow 训练部署流程

databricks-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

引导机器学习团队在 Databricks 上完成特征工程、MLflow 实验跟踪、模型注册与版本管理，并最终部署模型服务，适合构建生产级流水线。

特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。

特征工程助手

feature-engineering-helper

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动触发的特征工程助手，在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。

生产级机器学习工程手册

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向生产环境的机器学习工程实践指南，涵盖 PyTorch 2.x、TensorFlow 等框架、模型服务、特征工程、监控治理与 MLOps 基础设施，帮助构建可扩展和稳健的上线系统。

生产级ML工程指南

senior-ml-engineer

alirezarezvani/claude-skills

面向生产环境的ML工程实战，涵盖模型部署、MLOps流水线、特征存储、LLM接入、RAG系统、模型监控与漂移检测，聚焦可运行性、费用与稳定性控制。

Aeon时序机器学习工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon是一套兼容scikit-learn的时序机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分段、相似性搜索与特征工程等应用。

UMAP流形降维

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

UMAP-Learn 提供快速非线性降维，适合可视化、聚类预处理以及特征工程，兼容 scikit-learn 接口，支持有监督/半监督嵌入和可调参数以保留局部与全局结构。

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