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Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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混沌工程实战指南

chaos-engineer
Jeffallan/claude-skills
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为分布式系统设计并执行混沌实验与故障注入框架（Chaos Monkey、Litmus 等），制定演练手册、失败回滚、安全控制与持续 CI/CD 抗脆弱流程。
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混沌工程实验指导

conducting-chaos-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
257
指导设计混沌工程实验，依据目标选择 Chaos Mesh、Gremlin、Toxiproxy 或 AWS FIS 等工具模拟故障、注入延迟、监控指标，并分析结果提出提升服务韧性的建议。
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系统调试策略

debugging-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
437
本技能提供了一套系统化的调试方法论，旨在帮助用户将解决复杂软件问题（如难以复现的Bug、性能瓶颈或生产故障）的过程，从盲目猜测转变为科学的、可验证的步骤。它指导用户进行假设提出、实验设计和范围缩小，实现高效的根因分析。
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简化的分布式训练

huggingface-accelerate
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
490
HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。
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生产级机器学习管道与MLOps

ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
488
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
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。
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PostHog功能开关与A/B测试管理

posthog-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
332
本技能提供使用PostHog进行功能开关（Feature Flags）、A/B测试和用户群组（Cohort）管理的完整流程指南。涵盖了在前端和后端实现功能开关的规则评估方法，并指导用户如何通过API程序化地创建、追踪和查询实验效果，确保新功能安全发布和效果衡量。
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系统混沌工程及弹性测试

running-chaos-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
112
用于执行受控的混沌工程实验，主动测试系统的弹性、容错能力和故障恢复机制。通过模拟网络延迟、服务崩溃、资源耗尽等真实故障，确保分布式系统能够优雅降级并自动恢复，是验证现代微服务架构健壮性的关键工具。
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站点可靠性蓝图

sre-engineer
Jeffallan/claude-skills
409
提供 SRE 工作流，涵盖 SLO 定义、误差预算、监控报警、自动化、混沌实验和事件响应，帮助团队在规模化环境中保持可靠性并快速恢复。
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Adaptyv 蛋白质实验平台

adaptyv
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
212
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程，并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果，适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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