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数据工程：构建数据管道与仓库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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

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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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数据质量框架构建

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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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数据库模式设计师

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动提供数据库模式设计指导，覆盖后端项目中关于模式方案、实践与实现的提问，适用于 Node.js、Python、Go、微服务、缓存与消息架构相关场景。
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Databricks数据湖ETL管道构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了使用Databricks和Delta Lake构建生产级ETL数据管道的完整流程。它遵循金字塔型的Medallion架构（Bronze, Silver, Gold），涵盖了增量数据加载（Auto Loader）、数据清洗、去重和业务聚合。适用于构建企业级数据湖仓，确保数据的高质量和可追溯性。
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德尔塔湖数据治理与合规

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了关于在Delta Lake中实现稳健数据治理和合规流程的指南，核心利用了Unity Catalog。内容涵盖了数据分类标记、处理GDPR“被遗忘权”的PII数据删除流程，以及设置基于标签的自动化数据保留策略。适用于需要构建安全、合规且可审计的数据湖管道。
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Databricks企业级权限与治理

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这是一份关于在Databricks中建立企业级、精细化权限和数据治理的指南。内容涵盖了实现单点登录（SSO）、使用Unity Catalog进行细粒度的基于角色访问控制（RBAC）、配置集群策略，以及实施行级安全（RLS）和列掩码等数据治理机制。适用于构建大规模、高安全的数据平台。
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Databricks生产部署清单

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本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固（权限、密钥管理）、基础设施验证（集群配置）、代码质量检查（测试、最佳实践），到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤，确保数据流程的稳定性和可靠性。
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Databricks参考架构指南

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本指南提供了使用Unity Catalog、Delta Lake和Medallion模式的生产级湖仓架构蓝图。它涵盖了工作区组织、三层治理、计算策略的最佳实践，并指导如何结合Asset Bundles实现全面的CI/CD流程，确保项目结构化和团队协作高效。
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Databricks安全与权限管理

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本指南详细介绍了如何在Databricks环境中实施全面的安全措施。涵盖了基于范围的秘钥管理、使用Unity Catalog实现最小权限原则、API Token的审计与轮换，以及通过列级/行级安全功能进行数据脱敏和访问控制，确保数据治理和合规性。
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Go持久化工作流最佳实践

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本指南提供了使用DBOS持久化工作流构建高可靠、容错Go应用程序的最佳实践。它详细指导了如何在现有Go代码中集成DBOS、定义和管理复杂工作流及步骤，并利用队列实现健壮的并发控制。适用于需要构建复杂、可靠的异步流程的场景。
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Deepgram 转录服务迁移指南

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本指南详细介绍了从多个主流语音转录服务提供商（如 AWS Transcribe、Google STT、Whisper 等）迁移到 Deepgram 的流程。它提供了全面的功能对标和适配器模式实现，帮助开发者平稳、可靠地切换转录服务，确保项目连续性和数据完整性。
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