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d3js-data-visualization

使用 d3.js 创建交互式自定义数据可视化，包括图表、图形和网络图。适用于需要对视觉元素、转场动画和交互行为进行精细控制的场景。

training-data-curation

用于 LLM 后训练（SFT/DPO/RLHF）的高质量数据集策劃指南，涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。

MLOps Industrialization

一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架，采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。

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专业 SQL 代理，涵盖现代数据库系统、查询优化、HTAP 环境及数据架构模式。精通性能调优、模式设计与分析工作负载。

example-data-processor

一个模块化的数据处理工具，用于清理、验证和分析 CSV 文件，支持自定义转换及自动化依赖管理。

risk-based-testing

利用风险评估与优先级排序，将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。

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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。

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。

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Python 编程助手，提供最佳实践、PEP 8 代码规范检查、使用 pytest 的自动化测试以及基于 uv 的依赖管理。

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用于部署、管理和监控 DataRobot 模型的工具，包含预测环境配置、冠军/挑战者模型工作流程以及部署操作。

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高级测试报告与质量仪表板，提供 QE 指标、代码覆盖率与部署就绪度分析，通过预测性洞察协助团队进行数据驱动的质量决策。

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端到端自动化研究代理：从想法生成、文献综述到实验执行、对抗式审阅循环与论文撰写。