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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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数据目录更新器
data-catalog-updater
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
217
自动化提供数据目录更新流程的操作指导,涵盖 ETL、数据转换、工作流编排与流式处理,帮助维护管道元数据一致且符合实践标准。
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数据工程实战模式
data-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
63
呈现 ETL 流程、Spark 分析与数据质量校验三大场景的实战代码,配合星型建模示例,帮助构建高效的销售数据仓库。
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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
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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数据归一化工具
data-normalization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
206
自动化支持 ML 训练中的数据归一化工具任务,涵盖最佳实践、生成生产级代码与配置,并校验输出结果。
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数据质量检测助手
data-quality-checker
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
自动化数据质量检测助手在构建 ETL、流式或数据转换管道时,提供标准验证、实践建议与可上线的配置与代码示例。
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数据质量框架构建
data-quality-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
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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资深数据科学家全栈专家
data-scientist
sickn33/antigravity-awesome-skills
124
本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识,覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析(EDA)到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习(如深度学习、XGBoost)、预测建模,以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化,并为商业决策提供实战指导。
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数据叙事与报告构建
data-storytelling
sickn33/antigravity-awesome-skills
57
本技能旨在指导用户将原始、复杂的分析数据转化为引人入胜、具有行动指导意义的故事叙事。它涵盖了数据叙事的完整结构(背景、冲突、解决),以及如何结合数据、叙事和可视化这三大支柱,为高层管理人员、投资者和非技术人员撰写高影响力的报告和演示文稿,确保洞察力能驱动决策。
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代码结构及依赖协议
data-structure-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
该协议旨在为大型代码库中的AI代理提供持久化的结构化内存。它将整个代码库建模为一个有向图,不仅记录了依赖关系,更重要的是记录了每一条连接存在的'原因'。这使得AI能够在不加载整个源代码的情况下,理解项目上下文,进行影响分析和安全重构。
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