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数据工程：构建数据管道与仓库

sickn33/antigravity-awesome-skills

专业的系统级数据工程师，专注于构建和优化可扩展、高性能的现代数据管道和数据仓库。精通整个现代数据栈，掌握Apache Spark、dbt、Airflow等核心技术，并深入实践数据湖仓一体架构（Lakehouse）。涵盖数据清洗、实时流处理、数据治理和多云平台部署，确保数据流程的可靠性和可扩展性。

数据工程实战模式

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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。

数据管道架构专家

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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。

Databricks 错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一份全面的技术指南，用于诊断和修复Databricks环境中的常见错误。内容涵盖集群状态故障、Spark内存溢出（OOM）、Delta Lake并发写入冲突、权限配置和数据模式不匹配等关键问题，并提供了Python、SQL和Bash等多种语言的修复代码。

Databricks本地开发流程

databricks-local-dev-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南旨在配置一套完整的本地数据开发流程。它利用Databricks Connect v2和Asset Bundles，实现在本地环境中快速调试和单元测试PySpark代码，同时确保项目资源和配置在开发、预发布和生产环境中保持一致性。

Databricks数据迁移实战指南

databricks-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。

SaaS 营销创意指南

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coreyhaines31/marketingskills

针对 SaaS 软件产品提供 139 条经过验证的营销创意，结合阶段、预算和资源提供上下文推荐，并附实施提示，帮助快速找到增长思路或突破瓶颈。

Pyspark转换器助手

pyspark-transformer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能在数据管道领域提供 pyspark Transformer 自动化辅导，响应相关请求，涵盖 ETL、数据转换、流程编排与流式处理等场景。

企业级Scala开发专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能集专注于企业级Scala开发的全栈能力。涵盖函数式编程、分布式系统和大数据处理，精通Pekko、Akka、Spark、ZIO/Cats Effect等技术栈。擅长应用领域驱动设计（DDD），构建高可用、高扩展性的微服务架构。

Sendspark 自动化指南

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

借助 Composio 的 Rube MCP，先调用工具搜索、确认 Sendspark 连接激活，再用 schema 正确的参数执行 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL，实现 Sendspark 任务自动化。

高级数据工程与架构设计

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alirezarezvani/claude-skills

本指南详细介绍了高级数据工程师所需的专业技能，涵盖构建、优化和治理可扩展的数据管道和强大的ETL/ELT系统。内容包括使用Spark、Kafka、Airflow和dbt等现代工具构建企业级数据架构，并提供了批处理与流式、湖仓一体等关键架构决策框架。

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