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多智能体MLOps管道编排
machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习(ML)管道。它采用多智能体编排工作流,系统地覆盖了ML整个生命周期:包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署(MLOps),确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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Mailcoach 自动化流程
mailcoach-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
428
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Mailcoach 操作,先搜索最新工具模式,确保连接激活,再按 schema 执行多工具流程,整个过程遵循会话、内存和分页规范。
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Mailsoftly 自动化指南
mailsoftly-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
256
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Mailsoftly 工具包执行自动化操作,详细说明先搜工具、核实连接、执行流程和遵循 schema 的注意事项,确保工作流稳定可靠。
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Mamba选择性状态空间模型
mamba-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
59
Mamba 是选择性状态空间架构,提供 Mamba-1 与 Mamba-2,可用 O(n) 复杂度处理百万级序列,节省显存、适配硬件、替代 Transformer 生成任务。
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智能体内存系统设计
memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限,引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性,维护实体一致性,并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理,包括时序知识追踪。
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Mistral AI 自动化工作流
mistral-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
176
通过 Composio MCP 集成,自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪,适合跨应用管道和智能代理预处理数据。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试
mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算,确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性,是构建高质量AI应用的必备环节。
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Mistral:嵌入、RAG与函数调用工作流
mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现,以及完整的RAG(检索增强生成)流程。同时,它还详细演示了函数调用(Tool Use)机制,使大模型能够与外部工具和API进行交互,实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI 调试诊断包
mistral-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
该工具用于自动收集Mistral AI的全面诊断证据,主要用于撰写支持工单。它会自动记录环境信息、SDK版本、API连接状态、可用模型列表以及最近的错误日志,帮助用户快速、系统地定位并解决复杂的AI使用问题。
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Mistral AI API 快速上手指南
mistral-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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Mistral AI多环境配置
mistral-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
本技能提供了一套完整的框架,用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关,确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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Mistral AI API性能调优指南
mistral-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输(Streaming)、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题,实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成,是构建生产级AI系统的必备知识。
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