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搜索 ETL ，共找到 74 条记录
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Pyspark转换器助手

pyspark-transformer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
该技能在数据管道领域提供 pyspark Transformer 自动化辅导，响应相关请求，涵盖 ETL、数据转换、流程编排与流式处理等场景。
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Ray数据处理平台

ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
76
Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态，集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train，适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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Rocketlane 自动化工具

rocketlane-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
233
通过 Composio 的 Rube MCP 接口自动化 Rocketlane 操作，强调先搜索工具、确认连接、遵循模式与会话规范并处理分页，帮助构建可靠执行流程。
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模式校验助手

schema-validator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
481
在数据管道场景中自动化模式校验，结合最佳实践、工作流编排与流式 ETL，通过代码与配置产出，帮助检查输出是否符合标准。
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高级数据工程与架构设计

senior-data-engineer
alirezarezvani/claude-skills
327
本指南详细介绍了高级数据工程师所需的专业技能，涵盖构建、优化和治理可扩展的数据管道和强大的ETL/ELT系统。内容包括使用Spark、Kafka、Airflow和dbt等现代工具构建企业级数据架构，并提供了批处理与流式、湖仓一体等关键架构决策框架。
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Spark作业创建器

spark-job-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
在数据管道中自动完成Spark作业创建，涵盖ETL、数据转换、工作流编排和流式处理，提供最佳实践、代码模板和输出校验，帮助快速交付可上线的作业。
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Spark SQL 优化器

spark-sql-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
399
此技能面向数据管道中的 Spark SQL 优化器任务，提供最佳实践指导、生成生产级代码与配置，并校验 ETL、数据转换、编排和流式处理的输出。
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SQL 转换助手

sql-transform-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
60
围绕数据管道中的 SQL 转换辅助任务，自动提供 ETL、数据转换、工作流编排与流式处理等流程指导，输出符合最佳实践的生产级代码并验证结果。
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Vercel平台迁移深度指南

vercel-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
319
本指南提供了一份详细的应用程序迁移手册，指导用户如何将部署在Netlify、AWS、Cloudflare等主流平台上的应用，平稳、可靠地迁移到Vercel。内容涵盖了从配置映射、函数代码转换、环境变量配置，到分阶段上线（如绞杀象干模式）和DNS切换等所有关键步骤，确保迁移过程中的功能对齐和业务连续性。
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Windsurf自动化部署集成

windsurf-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
393
利用Windsurf的内置部署功能和Cascade工作流，实现应用构建、测试和部署的完整自动化。该功能支持Netlify、Vercel、AWS和Google Cloud Run等主流云平台，允许开发者在IDE内管理完整的CI/CD流程，支持预览部署、回滚等高级操作。
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Dask 大数据并行处理

dask
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
395
Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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Polars 高速数据框架

polars
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
74
Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库，可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据，提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O，适合 ETL 与数据管道场景。
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