WorkBuddy技能评测 #255 | jeremylongshore 超大合集（二）：365 条数据与业务技能，模板化更彻底
基本信息
- 组内条数：365 条，热度统一 1,215（与 #254 同源）
- 分类分布：Data & AI 141、Documentation 35、Database 33、Content & Design 18、Productivity 若干
- 典型条目：building-classification-models（构建分类模型）、designing-database-schemas（设计数据库 schema，含 1NF–3NF 指导）、Evaluating Machine Learning Models（模型评估指标）、performing-regression-analysis、creating-github-issues-from-web-research、jira-workflow-creator、torchscript-exporter、webhook-signature-validator
- 与 #254 的区别：这一册偏「数据科学 + 业务流」，描述的完整度略高（部分条目给了具体方法论）
它解决了什么痛点
它瞄准的是「数据科学工作流的碎片化」：建模、评估、回归分析、schema 设计，每一步都有既定的方法论，但每次做都要重新组织。合集试图把每一步做成一个可唤起的技能。
问题在于粒度。designing-database-schemas 是个好技能 —— 它真的给了 1NF/2NF/3NF 的判断标准和反例，看一遍能纠正不少坏习惯。building-classification-models 就偏空 —— 它说「用给定数据集构建和评估分类模型」，这句话本身就是全部内容，剩下的要靠模型自己的知识。同一批 365 条里，这两种质量的分布大约是 1:5。
对我有没有用（技术 / 自媒体 / AI / 读书）
AI：中等偏下。做数据分析时，schema 设计那一条有实际价值；模型评估那一条给的指标清单（准确率/召回/F1/AUC 各自什么时候用）也算有用。技术：低，它不提供代码。自媒体：低，但「365 个数据技能里只有 60 个给了真方法」这个观察可以进你的选题库。读书：无。
典型场景
你要给一个业务设计数据库，但不确定该怎么拆表。做法：读 designing-database-schemas，按它给的规范化检查项过一遍你的表结构（有没有重复组、有没有部分依赖、有没有传递依赖）。成果：避免一个两年后才会爆发的设计问题。这是这 365 条里唯一一个我建议直接拿来用的。
一句话结论
和 #254 同源同病：数量惊人，有效条目稀少。真要用，只取 schema 设计与模型评估两条。
📊 完整对比数据见在线总表：WorkBuddy 技能市场全量调研总表（腾讯文档）
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