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Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。

FAISS：高效向量相似性搜索库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。

聚类分析助手

running-clustering-algorithms

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化运行 K-means、DBSCAN 或层次聚类，完成预处理、校验、指标计算和可视化，便于识别数据中的群体结构与异常点。

句向量嵌入框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

基因组区间嵌入

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。

Scanpy 单细胞分析流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。

UMAP 高效降维可视化

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

未分类交易整理助手

davepoon/buildwithclaude

通过聚类相似交易、调研不明商户，并优先创建规则或补充注释，实现未分类交易的批量归类，减少后续手动操作。

基于角色挖掘的RBAC优化

building-role-mining-for-rbac-optimization

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析用户与权限的实际赋值，结合聚类、形式概念分析与图模型，提炼最少角色以避免角色爆炸并强化最小权限控制。

钻石模型入侵分析

executing-diamond-model-analysis

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过钻石模型将入侵中的对手、能力、基础设施和受害者及其关联整理成结构化信息，以扩展事件聚类、定位活动链、提升归因与情报输出的清晰度。

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