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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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数据库架构设计专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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资深数据库架构师，专注于从零到一设计和优化可扩展的数据层。精通全栈数据库技术选型（包括SQL、NoSQL、图数据库等）、复杂数据模型设计、索引优化策略制定以及数据迁移规划。能够构建高性能、高可用且具备应对未来业务增长的数据架构。
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Databricks持续集成与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
472
本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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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
83
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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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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安全与权限管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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DeepSpeed 分布式训练指南

deepspeed
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
424
指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。
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测试策略蓝图

designing-tests
CloudAI-X/claude-workflow-v2
402
为新增单元、集成或端到端测试提供指南，包含框架选择、数据/模拟管理和覆盖率与验证流程，助力构建均衡可靠的测试策略。
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DevOps 自动化蓝图

devops-automation
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
185
面向生产环境的 DevOps 自动化说明书，覆盖 GitHub Actions、Docker 多阶段构建、Helm Chart、ArgoCD GitOps、Kubernetes 清单和监控指标，帮助团队构建可重复且可靠的交付流程。
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差异安全代码审查

differential-review
trailofbits/skills
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针对 PR、提交或 diff 开展安全导向的差异化审查，按仓库规模调整深度、挖掘 git 历史、估算波及范围、核查测试覆盖并生成详尽报告，防止安全回归。
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Django 测试驱动开发

django-tdd
affaan-m/everything-claude-code
352
介绍使用 pytest-django、factory_boy 与 DRF 工具的 Django TDD 实践，涵盖模型、视图、序列化器与 API 的测试策略和配置。
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Django 质量验证循环

django-verification
affaan-m/everything-claude-code
395
在提交PR或发布前，对Django项目执行环境校验、代码质量、迁移、测试与覆盖率、安全扫描、性能分析和静态资源等一系列步骤，确保部署前的稳定性与安全性。
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