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数据管道架构专家

data-engineering-data-pipeline

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

生产级机器学习管道与MLOps

Jeffallan/claude-skills

掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。

MLOps流程自动化与基础设施

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本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。

Prefect 流程构建指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动在涉及 Prefect Flow Builder 的请求中提供数据管道相关模板与实践建议，包括 ETL、数据转换、工作流编排和流处理的代码与配置生成，以及标准校验。

人工智能工作流编排

ai-pipeline-orchestration

sickn33/agentic-awesome-skills

学习使用 Prefect、Airflow 或 Dagster 等工具编排 AI/ML 流程，涵盖数据摄入、模型训练、批量推理及 RAG 索引。适用于调度定期任务、管理数据准备与模型服务间的依赖关系，构建可靠可观测的生产级人工智能工作流。

数据管道架构设计

data-engineering-data-pipeline

sickn33/agentic-awesome-skills

专注于设计与构建可扩展、可靠且低成本的数据管道，覆盖批处理与流式处理场景。内容包括 ETL/ELT、Lambda、Kappa 与湖仓架构选型，Airflow/Prefect 任务编排，dbt 与 Spark 数据转换，Delta Lake/Iceberg 存储管理，数据质量校验及成本优化策略。

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