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D2L亮点空间MCP自动化

d2lbrightspace-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
210
通过 Composio 提供的 D2Lbrightspace 工具包及 Rube MCP，规范化任务自动化流程，涵盖先决条件、工具发现、连接检查、执行步骤及架构校验、分页等注意事项。
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定制 D3 数据可视化

d3-viz
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
指导使用 d3.js 在任意 JavaScript 环境中构建定制交互式图表，涵盖布局、过渡与响应式尺寸。
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Dadata Ru 自动化流程

dadata-ru-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
242
通过 Composio 的 Rube MCP 描述 Dadata Ru 任务的自动化流程，涵盖连接校验、工具发现、执行模板和常见陷阱，帮助流程准确遵循当前 schema。
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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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每日技术资讯报告

daily-news-report
sickn33/antigravity-awesome-skills
371
每日技术资讯报告调度多个 SubAgent 抓取预设 URL，精选高质量技术内容并生成日常 Markdown 汇总，配合监控与智能缓存保证稳定与复用。
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Dailybot 自动化指南

dailybot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
386
通过 Composio 的 Rube MCP 接口一站式自动化 Dailybot 任务，涵盖连接建立、工具发现、执行流程与模式、以及严格遵循动态 schema 的注意事项。
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仪表盘布局规划器

dashboard-layout-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
352
自动完成数据分析场景下的仪表盘布局规划，提供实践指导、产出规范配置并校验符合SQL与商业智能标准。
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数据工程：构建数据管道与仓库

data-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
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。
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数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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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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数据血缘追踪器

data-lineage-tracker
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
179
提供自动化指导，帮助在 ETL 与流处理管道中实现数据血缘追踪，结合转换、编排与校验的最佳实践，面向生产环境。
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数据质量框架构建

data-quality-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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