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数据库模式设计师

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165
自动提供数据库模式设计指导，覆盖后端项目中关于模式方案、实践与实现的提问，适用于 Node.js、Python、Go、微服务、缓存与消息架构相关场景。
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数据库结构可视化

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自动化引导数据库结构图的制作与最佳实践，生成可直接使用的可视化配置代码，并对图表文档进行关键校验，帮助系统团队快速获得清晰的关系结构展示。
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数据库测试助手

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在测试自动化场景中，自动提供数据库测试的最佳实践、配置与模拟方案，帮助完成单元、集成等测试任务。
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Databricks持续集成与部署

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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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Databricks 错误排查指南

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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。
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Databricks数据湖ETL管道构建

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本指南详细介绍了使用Databricks和Delta Lake构建生产级ETL数据管道的完整流程。它遵循金字塔型的Medallion架构（Bronze, Silver, Gold），涵盖了增量数据加载（Auto Loader）、数据清洗、去重和业务聚合。适用于构建企业级数据湖仓，确保数据的高质量和可追溯性。
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Databricks ML模型全生命周期管理

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本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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Databricks成本优化与治理

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本工具提供了一套全面的Databricks成本优化流程。它指导用户通过分析账单数据识别高成本资源，并设置集群策略、使用竞价实例、优化SQL仓库大小，以及自动清理空闲集群，从而显著降低云资源支出。
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德尔塔湖数据治理与合规

databricks-data-handling
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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调试诊断包

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用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录，生成一个脱敏的安全诊断包，专门用于撰写和提交高质量的支持工单，解决复杂的故障排查问题。
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Databricks部署自动化

databricks-deploy-integration
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483
该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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Databricks企业级权限与治理

databricks-enterprise-rbac
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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