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Skill UI

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Mlflow 追踪配置

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自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。

MLOps流程自动化与基础设施

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本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。

移动端设计守则

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通过可行性评估、强制阅读和反模式禁令，帮助团队在开始移动界面前杜绝桌面思维与不安全假设，确保触控优先与性能友好。

跨平台移动应用架构师

mobile-developer

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能涵盖了跨平台的移动应用开发全流程，精通React Native、Flutter及原生iOS/Android开发。核心能力包括掌握现代架构模式、性能优化、离线优先数据同步（如GraphQL），以及DevOps流程自动化和应用商店优化（ASO）。适用于构建高度稳定、高性能、可扩展的跨平台企业级应用。

移动开发模式指南

mobile-development

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总结 React Native 与 Flutter 的移动开发模式，覆盖商品列表、导航、响应式布局、安全区与平台差异化样式，并附带反面示例与开发检查清单，帮助保持性能与一致体验。

移动游戏开发原理

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本技能指南系统介绍了移动游戏开发的完整原则。内容涵盖了触控输入优化、性能管理（电量和散热）、适应不同屏幕尺寸的UI设计，以及iOS和Android平台特定的发布要求和主流变现模式。适用于需要构建高效、用户体验良好的移动游戏项目。

Mocha 测试配置助手

mocha-test-setup

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自动提供 Mocha 测试配置指导，涵盖最佳实践、框架调优、模拟、单元与集成测试模式，并校验结果以达到生产就绪标准。

模拟生成器指南

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为测试自动化中的模拟生成器提供指导，涵盖最佳实践、框架配置及模拟验证步骤。

模型检查点管理器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。

模型漂移检测

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自动化提供模型漂移检测的部署建议，包含实践规范、可用的生产代码与校验措施，帮助你监控推理系统并保持稳定运行。

模型评估指标助手

model-evaluation-metrics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动提供模型评估指标的指导，涵盖实践、代码和验证规范，针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。

模型可解释性工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。

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