dominodatalab
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
Пакет плагинов · от dominodatalab
Коротко
dominodatalab: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель dominodatalab. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 2 (Claude Code: claude-plugins-official, Claude Code: claude-plugins-community). Мы впервые увидели его 2026-10-11 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-12.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
- Секретов: 1
- Настроек: 2
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Claude Code: claude-plugins-official.
/plugin install dominodatalab@claude-plugins-officialClaude Code добавляет этот маркетплейс сам, поэтому хватает одной команды.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code: claude-plugins-official (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.0.0 | Форки (GitHub): 3 Звёзды (GitHub): 7 |
Не помечен | |
| Claude Code: claude-plugins-community (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.0.0 | Форки (GitHub): 3 Звёзды (GitHub): 7 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Claude Code: claude-plugins-official.
MCP-серверы: 1
domino_server
Скиллы: 23
domino-ai-gatewaydomino-appsdomino-data-connectivitydomino-data-sdkdomino-datasetsdomino-distributed-computingdomino-governancedomino-ui-bootstrapdomino-ui-designenvironmentsexperiment-trackingflows
Показать остальные 11
genai-tracingjobslaunchersmodel-endpointsmodel-monitoringmodeling-assistantnetapp-volumesprojectspython-sdktags-and-propertiesworkspaces
Команды: 4
domino-app-initdomino-debug-proxydomino-experiment-setupdomino-trace-setup
Агенты: 3
domino-debugdomino-deploydomino-setup
Что менялось
С тех пор как мы следим за плагином, ничего не менялось.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Databricks skills for the CLI, Apps, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Jobs, Spark Declarative Pipelines, Declarative Automation Bundles (DABs), and classic-to-serverless…
-
Data engineering for Apache Airflow and Astronomer. Author DAGs with best practices, debug pipeline failures, trace data lineage, profile tables, migrate Airflow 2 to 3, and…
-
Build, run, and monitor AI/ML workflows on Jetty — from prompt to production in 5 minutes.
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Skills to support Machine Learning experimentation using the Python ecosystem.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Databricks skills for the CLI, Apps, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Jobs, Spark Declarative Pipelines, Declarative Automation Bundles (DABs), and classic-to-serverless…
-
Data engineering for Apache Airflow and Astronomer. Author DAGs with best practices, debug pipeline failures, trace data lineage, profile tables, migrate Airflow 2 to 3, and…
-
Build, run, and monitor AI/ML workflows on Jetty — from prompt to production in 5 minutes.
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Databricks skills for the CLI, Apps, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Jobs, Spark Declarative Pipelines, Declarative Automation Bundles (DABs), and classic-to-serverless…
-
Data engineering for Apache Airflow and Astronomer. Author DAGs with best practices, debug pipeline failures, trace data lineage, profile tables, migrate Airflow 2 to 3, and…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Official Buildkite skills for Claude Code, Cursor, and other AI coding agents — pipelines, migration, preflight, agent runtime, CLI, and API
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Answer product and business questions with data
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Databricks skills for the CLI, Apps, Lakebase, Model Serving, Lakeflow Jobs, Spark Declarative Pipelines, Declarative Automation Bundles (DABs), and classic-to-serverless…
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
astronomer-data
Data engineering plugin - warehouse exploration, pipeline authoring, Airflow integration
-
DataHub development and interaction toolkit with connector planning, PR review, catalog search, metadata enrichment, lineage tracing, data quality management, and connection setup…
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Create, edit, run, save, and checkpoint Jupyter notebooks in an interactive Copilot canvas.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Model, visualize, and deploy applications with Radius from the GitHub Copilot app and CLI.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Use Datadog directly in Copilot / VS Code through a preconfigured Datadog MCP server. Query logs, metrics, traces, dashboards, and more through natural conversation.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Skills for building on the Cursor Origin API. Fetch the live spec first, then follow the Origin rules for credentials, scopes, webhooks, paging, and errors. Includes a skill that…
-
if you want to go fast, go deep first. pstack helps you write less, but higher quality code. rigorous agent workflows you can parallelize with confidence.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Keboola MCP Server is an open-source bridge between your Keboola project and modern AI tools.
-
mcp-grafana io.github.grafana/mcp-grafana
An MCP server giving access to Grafana dashboards, data and more.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Discover, run, inspect, build, test, and privately reuse AI workflows.
-
mlflow io.github.us-all/mlflow
MLflow MCP — experiments, runs, registered models, versions, traces, assessments (MLflow 3)
-
Train, track and query models on a running dashAI instance. Read-oriented, no delete tools.
-
Hugging Face Hub MCP — models, datasets, spaces
-
Camber - Remote Agentic Data Science
Remote data science agents for Snowflake, Databricks & BigQuery in Claude/Cursor via MCP
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Claude Code: claude-plugins-official. Данные витрины Claude Code: claude-plugins-community. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.