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Cohere AI云平台部署集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
397
本技能提供了将基于 Cohere API v2 的应用程序部署到多个主流云平台（如 Vercel、Fly.io 和 Google Cloud Run）的完整指南。它涵盖了生产环境所需的密钥管理、健康检查、流式聊天实现和性能优化，确保AI应用稳定可靠地投入使用。
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Cohere API性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
本指南提供全面的Cohere API v2性能优化策略。旨在帮助用户优化Chat、Embed和Rerank等核心API的使用效率，显著提高API吞吐量、降低延迟和管理成本。核心技术包括根据延迟预算选择最佳模型、实现流式传输（Streaming）以提升用户体验、高效批量嵌入（Batching）处理、向量压缩以及部署缓存机制。
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Cohere生产部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
239
本指南提供了一套完整的Cohere API v2生产部署流程和检查清单。它涵盖了从环境验证、API密钥管理、代码健壮性（如错误处理、重试机制）到性能优化（如批量处理、健康检查、熔断器）等所有关键环节，确保AI功能在实际生产环境中稳定可靠地上线。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave K8s环境设置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
本指南提供了一套完整的CoreWeave Kubernetes服务（CKS）配置流程。内容包括如何下载kubeconfig文件、设置API令牌以及使用`kubectl`命令验证GPU资源访问。适用于所有需要在裸金属GPU集群上部署AI/ML工作负载的用户。
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云端机器学习工作负载迁移指南

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205
本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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CoreWeave GPU云参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。
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CoreWeave GPU工作负载模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
该SDK提供了一系列生产级的Python模式，用于在CoreWeave平台上管理GPU计算任务。它帮助用户定义GPU资源规格、设置节点亲和性，并生成完整的Kubernetes部署模板。适用于构建稳定可靠的AI推理客户端、管理GPU基础设施或自动化复杂的AI工作流。
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智能体技能安全扫描器

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Tencent/AI-Infra-Guard
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本工具是一款专业的智能体技能安全扫描器，用于在您部署或使用任何新技能前，对其进行全面的安全风险和漏洞扫描。它采用100%本地化静态分析技术，确保文件内容、凭证或个人数据绝不会外传，为集成AI能力提供最大级别的隐私和安全保障。
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ElevenLabs TTS云端部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
102
本技能提供将 ElevenLabs TTS 应用部署到主流云平台（如 Vercel, Fly.io, Cloud Run）的完整指南。内容涵盖了服务器无服务器部署、容器化部署、密钥安全管理、以及实现实时流媒体音频流的最佳实践，适用于构建生产级的语音合成应用。
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LangGraph生产级流式传输指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
210
本指南解决了LangGraph流式传输中的三大工程痛点：状态冗余、代理缓冲和事件噪声。它提供了一个生产级的FastAPI实现方案，指导用户如何正确选择`stream_mode`，并内置了防缓冲机制和服务器端事件过滤。确保无论部署在何种代理环境，都能稳定可靠地实现实时Token流和节点状态展示，适用于构建高性能的聊天UI。
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YOLO模型微调与部署

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SharpAI/DeepCamera
465
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。
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