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file-search

利用 ripgrep 进行快速文本搜索，并透过 ast-grep 进行语法感知代码分析，有效定位代码库中的模式与结构。

table-filters

为数据表格设计并实现专业、交互式的筛选用户界面，并能根据列数据类型自动调整。

data-cleaning-pipeline-generator

为 pandas/polars/PySpark 生成数据清洗管道，处理缺失值、重复项、异常值、类型转换及数据验证。

claude-code-skill

通过 MCP 协议控制 Claude Code 进行自动化开发。支持持久化会话、代理团队协作、精确执行计划以及针对复杂编码任务的高级工具管理。

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使用 Great Expectations、dbt 测试与数据契约实现生产级数据质量验证，确保数据管道的可靠性。

railway-database

部署并管理 Railway 数据库服务（Postgres、Redis、MySQL、MongoDB），并提供自动化配置与环境变量连接。

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数据分析专家：进行探索性数据分析、统计建模、SQL 查询与 Python 数据可视化，通过严谨的量化方法将原始数据转化为可操作的洞察。

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用于 Ruflo/Claude Flow 生态系统的多代理管道、数据转换与顺序工作流程的 Stream-JSON 串联工具。

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使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。

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为 AI 辅助开发工作流程提供自动化安全性验证、RLS 强制执行、OWASP 合规性检查与漏洞扫描。

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自动化 Git 提交记录发布说明生成工具。自动分类变更内容，将技术语言转换为用户友好的信息，并支持生成 CHANGELOG.md、PR 说明与 Slack 公告。

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操作 Railway 基础设施：管理项目、服务、数据库、对象存储、部署、环境、变量、日志及性能指标。