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Databricks ML模型全生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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Databricks数据迁移实战指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的企业级数据平台迁移方案，专注于将数据仓库从Hadoop、Snowflake、Redshift等遗留系统迁移到Databricks。内容包括数据资产发现、数据类型映射转换，以及使用同步、深度克隆等多种模式进行数据抽取和加载，确保数据迁移过程的完整性和可靠性。
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Databricks可观测性监控工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供全面的Databricks平台可观测性支持。用户可以通过查询系统表，监控作业运行历史、追踪集群资源使用和成本消耗，找出性能瓶颈的慢查询，并进行安全审计。适用于构建监控仪表板、保障数据管道稳定性和优化资源使用。
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配置 Databricks Webhooks 与事件通知

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本技能提供了配置 Databricks 作业的全面通知和事件驱动工作流指南。内容涵盖设置多种通知目标（如 Slack、Teams、邮件、PagerDuty），并在作业生命周期事件（成功、失败、启动）时触发警报。此外，还展示了使用系统审计表监控事件和创建自动化 SQL 告警，用于关键数据管道的监控。
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领域上下文集成契约设计

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用于在复杂的软件系统中，根据领域驱动设计（DDD）原则，定义不同业务边界（Bounded Contexts）之间的集成关系和契约。它帮助架构师规划反腐败层（ACL），防止领域泄露，并明确各服务间的依赖和所有权，确保系统架构的健壮性和可扩展性。
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DDD战略设计与领域建模

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该技能用于指导复杂业务领域的架构设计。核心功能包括识别和划分子领域、定义边界上下文（Bounded Contexts），以及构建统一的通用语言（Ubiquitous Language）。适用于拆分巨石应用或构建大型分布式系统，确保领域边界清晰。
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根源调试与故障分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的调试专家技能，用于对软件系统中的错误、测试失败或异常行为进行深度根源分析。它指导用户进行系统化的调试流程，包括捕获堆栈跟踪、隔离故障点、实施最小修复，并提供包含根因分析、证据、代码修复和预防建议的完整报告。适用于复杂的Bug排查和质量保证场景。
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系统调试策略

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本技能提供了一套系统化的调试方法论，旨在帮助用户将解决复杂软件问题（如难以复现的Bug、性能瓶颈或生产故障）的过程，从盲目猜测转变为科学的、可验证的步骤。它指导用户进行假设提出、实验设计和范围缩小，实现高效的根因分析。
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AI辅助深度调试与根因分析

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这是一个专家级、全流程的软件调试与故障排查指南。它指导用户如何结合AI能力和可观测性数据（如APM、分布式追踪、日志），进行系统性的问题分层、假设生成和根本原因分析。适用于处理复杂的生产环境故障、性能瓶颈和软件缺陷。
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系统化调试与根因分析

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Jeffallan/claude-skills
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该指南提供了一套系统化的调试方法论，帮助用户分析复杂的代码错误。它指导用户如何从堆栈跟踪和日志中定位故障点，并通过假设验证和隔离测试，找到问题的根本原因，从而彻底解决代码中的Bug或崩溃问题，是专业故障排除和质量保证的必备技能。
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Deepgram实时流式语音转录

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本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别（diarization）、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。
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Deepgram 调试诊断工具

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该工具用于收集全面的Deepgram调试证据，专用于支持和故障排除。它能自动收集系统环境信息（如Node.js、Python版本），执行API连接性测试，并使用ffprobe分析音频文件的详细元数据。这对于准备详细的支持工单和重现Deepgram集成相关的Bug至关重要。
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