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现代数据工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建批流一体的可扩展数据管道和现代数据平台，结合 Spark、dbt、Airflow 及云原生服务实现数据仓库、湖仓、治理与质量保障。

数据质量框架

data-quality-frameworks

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Great Expectations、dbt 测试与数据契约，定义关键数据集的质量期望，自动化验证、监控与报警，保障生产管道数据可靠。

Dbt 模型生成器

dbt-model-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能在数据管道场景中引导生成 dbt 模型，涵盖环境搭建、代码与配置产出及校验流程，遵循 ETL、调度与流式处理的行业实践，帮助自动化构建生产级模型。

Dbt 测试创作助手

dbt-test-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在数据管道中自动生成 dbt 测试，提供实践指导、配置信息和校验，保障 ETL、转换与流处理流程稳定可靠。

dbt 转换实践模式

dbt-transformation-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供 dbt 项目的模型分层、命名与归属、测试、文档、实时检查、增量物化与 CI 选择器等实践，帮助团队搭建可靠的数据转换流水线。

高级数据工程指南

senior-data-engineer

alirezarezvani/claude-skills

指导构建可扩展的数据管道与 ETL/ELT 流程，结合 Python、SQL、Spark、Airflow、dbt、Kafka 等现代工具，覆盖架构决策、建模、数据质量、监控与性能优化等场景。

Snowflake 开发指南

snowflake-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。

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