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LLM知识库:第二大脑构建系统
llm-wiki
alirezarezvani/claude-skills
203
这是一个将大型语言模型(LLM)转变为Obsidian专业知识库维护员的系统。它核心原理是“知识积累/复合”,而非简单的检索增强生成(RAG)。用户只需持续输入源材料,LLM便负责自动进行提炼、关联、更新实体和概念,构建一个持续增长、结构化的“第二大脑”,非常适合进行深度研究、个人知识管理和企业内部文档沉淀。
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Navan数据提取与清洗
navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本技能提供一套完整的Navan数据提取和转换方案,适用于构建数据仓库和分析仪表盘。它涵盖了REST API的复杂处理模式,包括分页获取、日期范围分块和基于UUID的去重清洗等关键步骤。无论是通过直接API接入,还是配置Fivetran/Airbyte等主流数据管道工具,都能帮助用户高效处理和清洗Navan数据。
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Notion数据迁移深度指南
notion-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
本技能提供了一套全面的数据迁移解决方案,用于将数据导入、导出或同步到多个Notion工作区。它支持CSV/JSON批量导入、数据库导出、跨数据库同步和数据转换,能处理来自Confluence和Google Docs等外部源的内容,是构建Notion ETL流程的强大工具。
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编程式OCI监控查询与告警
oraclecloud-query-transform
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能使用Python SDK和MQL(监控查询语言)程序化地查询OCI基础设施指标,并创建告警。它解决了OCI控制台查询构建器可能存在的缺陷,能够可靠地获取CPU利用率、内存使用、网络流量和磁盘I/O等核心指标。适用于构建自动化Dashboard和设置复杂告警规则。
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Palantir Foundry常见错误排查指南
palantir-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Palantir Foundry最常见API和数据转换错误的快速参考解决方案。内容涵盖了401未授权、403权限不足、对象类型未找到以及内存溢出等关键问题,通过提供具体的代码修复示例和最佳实践,帮助开发者高效排查和解决Foundry数据管道中的复杂错误。
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Foundry数据管道与Python转换
palantir-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
456
本指南详细介绍了如何在Palantir Foundry中构建健壮的ETL数据管道。学习如何使用Python transforms和@transform_df装饰器进行数据集间的处理。内容涵盖了多输入连接、实现增量更新(提高效率)、底层文件I/O以及配置Spark资源,是进行复杂数据建模和数据工程的核心流程。
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优化Foundry成本和性能
palantir-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了全面的技术指导,用于优化Palantir Foundry的运营成本。内容涵盖了使用增量转换(Incremental Transforms)大幅减少计算重建、根据数据量调整Spark资源配置,以及将高成本的API轮询替换为高效的事件驱动Webhook,从而实现成本效益和系统稳定性。
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Foundry本地开发与测试循环
palantir-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南指导用户搭建Palantir Foundry的本地开发环境。它允许开发者使用PySpark在本地、使用样本数据运行数据转换和单元测试,并通过Mock Foundry API进行集成测试。这确保了代码的快速、独立迭代,适用于构建复杂的ETL数据管道逻辑。
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优化Palantir Foundry性能
palantir-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供一套全面的Palantir Foundry性能优化方法。它指导用户如何通过实现客户端缓存、批量对象检索、高效分页等技术,解决API调用慢、数据读取效率低的问题。同时,也教授如何使用@configure和增量化机制优化Spark数据转换的资源和流程,提升整体数据管道的运行效率。
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查询结果量扩展优化
qdrant-scaling-query-volume
github/awesome-copilot
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当查询需要从多个分片(shards)获取大量结果时,该机制用于优化数据传输效率。它不会让每个分片都返回完整的查询限制,而是基于泊松分布统计计算出较小的、优化的限制值,然后进行数据合并。这极大地减少了分片间的数据传输量,从而提高大规模向量搜索的性能和稳定性,同时确保了结果的高精度。
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区块链Web3交易与事件管理
quicknode-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流旨在指导开发者使用QuickNode完成完整的EVM交易流程。内容涵盖核心功能,包括发送ETH代币、调用智能合约方法、通过WebSocket进行实时事件监听,以及精确估算Gas费用。适用于构建可靠的去中心化应用(dApps)和区块链后端服务。
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QuickNode NFT与代币数据查询
quicknode-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程指导开发者如何使用 QuickNode的专用API,编写代码来获取智能合约中的NFT元数据、ERC-20代币的当前余额以及完整的代币转账交易历史。适用于构建去中心化应用(dApps)或任何需要深度查询链上资产状态的Web3场景。
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