feat
Feature Engineer — Feature engineering — transformations, encodings, feature stores, pipeline design
Пакет плагинов · от tonone-ai
Коротко
feat: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель tonone-ai. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-11-09 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-09.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
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 Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add tonone-ai/tonone
/plugin install feat@tonone-aiГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества tonone-ai/tonone (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.19.0 | Форки (GitHub): 11 Звёзды (GitHub): 77 |
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.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| tonone-ai | tonone-ai/tonone | 77 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 3
feat-engineerfeat-reconfeat-store
Агенты: 1
feat
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
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.
-
ML/AI engineer — model training, MLOps, feature engineering, LLM integration
-
Data Science Team bundle — 10 agents: Cast, Feat, Fit, Score, Drift, Vect, Tune, Plot, Clean, Eval
-
Data engineering agent for ETL pipelines and analytics
-
Feature metadata management for multimodal data and ML pipelines. Provides guidance on feature definitions, versioning, metadata stores, and testing.
-
Data science and machine learning team for data analysis, ML model development, and MLOps
-
Agents for data engineering, machine learning, and AI development
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
-
SQL, analytics, datasets, models and machine-learning workflows.
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
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)
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
Honeydew AI plugins for semantic data modeling and data analysis — 9 skills, 3 hooks, multi-platform support.
-
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…
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…
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
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 high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
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.
-
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
-
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)
-
Answer product and business questions with data
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
ML/AI engineer — model training, MLOps, feature engineering, LLM integration
-
Data Science Team bundle — 10 agents: Cast, Feat, Fit, Score, Drift, Vect, Tune, Plot, Clean, Eval
-
Data engineering agent for ETL pipelines and analytics
-
Feature metadata management for multimodal data and ML pipelines. Provides guidance on feature definitions, versioning, metadata stores, and testing.
-
Data science and machine learning team for data analysis, ML model development, and MLOps
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Build and edit ToolJet internal tools, dashboards and business applications using an existing ToolJet MCP connection and the maintained app-builder skill.
-
Skills and interactive Copilot canvas for designing, configuring, testing and deploying agents to Microsoft Foundry.
-
Explore and query TimeBase streams, schemas, QQL, symbols, and server status via MCP.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
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…
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
Microsoft Dataverse plugin for coding agents, covering record CRUD, bulk data operations, advanced queries, schema and metadata, administration, security, environment management…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Explore datasets and tables and run SQL queries.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Keboola MCP Server is an open-source bridge between your Keboola project and modern AI tools.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Bridges n8n's workflow automation platform with AI models, providing access to 543 n8n nodes, workflow templates, and AI-capable automation tools.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Train AutoML models on CSV files and run predictions from Claude and other MCP clients.
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Forecast time series in CSV files: deterministic skforecast workflows and the script that ran.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
Run Welt's tabular, causal and forecasting models on your data. Hosted; OAuth sign-in.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
The data control plane for AI agents — acquire, validate, land, and query data over MCP.
-
Model Context Protocol (MCP) server for IBM watsonx.data - enables AI assistants to query and explore lakehouse data
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Hanzo MCP Server - Unified tool surface with AI, cloud control, vector search, and multi-framework UI
-
Explore and query TimeBase streams, schemas, QQL, symbols, and server status via MCP.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
140 deterministic tools for your AI: logs, tests, SQL, diagrams, SPARQL. Local, no network.
-
Context Assurance for AI agents: context engineering, AI cost optimization, verification.
-
agentic-flow (external: maintained in ruvnet/agentic-flow, pinned to commit d19737b, plugin 3.4.0): the agentic-flow MCP server pinned to agentic-flow@3.4.0 (ReasoningBank…
-
13 years of Microsoft hyperscale engineering, packaged as a harness for your AI coding agent.
-
claude-prompts-mcp io.github.minipuft/claude-prompts-mcp
Reusable prompt templates, multi-step workflow chains, and quality gates for any MCP client.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё 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 Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.