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文档与架构决策记录

documentation-and-adrs
addyosmani/agent-skills
413
该技能涉及在软件项目中记录技术决策和文档。重点在于捕捉设计选择背后的推理、架构决策（ADR）和公共 API 变更。它帮助未来的工程师和代理理解代码库的上下文、约束和权衡。包括编写 ADR、内联注释和 API 文档的指南，以保持清晰度和可维护性。
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Modal 无服务器 Python 平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
495
Modal 是一个无服务器云平台，用于按需运行 Python 代码，包括 GPU 加速的 AI/ML 工作负载。适用于部署模型、提供 Web API、批处理任务和将 Python 应用程序扩展到云容器，支持从零到数千个实例的自动扩展。支持自定义容器镜像、持久化存储和亚秒级冷启动以实现低延迟推理。
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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建（推送到GHCR）和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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CoreWeave本地开发部署流程

coreweave-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
455
本指南旨在为CoreWeave GPU部署提供完整的本地开发工作流。它涵盖了从本地构建Docker容器、使用kubectl进行YAML清单的预验证（dry-run），到最终部署AI推理服务所需的完整流程和最佳实践。
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综合大学STEM概念导师

02-stem-tutor
24kchengYe/human-skill-tree
160
本导师覆盖大学级别的STEM学科，包括计算机科学、AI/ML、物理、化学和工程学等。它不满足于知识的死记硬背，而是旨在培养学生建立深层次的概念理解和可迁移的问题解决能力。教学方法强调苏格拉底式提问、首要原理推理，帮助学生找到知识盲点的根本原因。
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CoreWeave GPU工作负载监控

coreweave-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
450
用于为在Kubernetes上运行的CoreWeave GPU工作负载提供全面的可观测性监控。它实时跟踪GPU利用率、内存使用、推理延迟和作业完成率等关键指标。帮助用户建立监控看板和告警规则，主动发现资源浪费或系统故障，确保AI/ML应用的稳定和可靠运行。
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CoreWeave GPU性能调优指南

coreweave-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
本指南提供了在CoreWeave平台上优化GPU推理性能的专家策略。内容涵盖了根据不同工作负载（如LLM推理、图像生成、模型训练）选择最佳GPU、使用vLLM实现连续批处理优化，以及基于指标的HPA自动扩缩容配置。帮助用户最大化GPU利用率，降低推理延迟，提升AI模型部署效率。
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CoreWeave生产部署检查清单

coreweave-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
232
这份清单用于指导将GPU工作负载（如推理服务或模型训练）从开发环境迁移到CoreWeave生产环境的全部关键步骤。它系统地覆盖了自动伸缩、资源配置、安全策略、持久化存储、性能监控和故障回滚等MLOps及DevOps最佳实践。
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核心云资源配额与限流管理

coreweave-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
438
本技能用于管理CoreWeave云服务的GPU配额和速率限制。它提供了使用`kubectl`检查资源配额的方法，并演示了使用Python `asyncio`实现推理请求队列，确保在高并发环境下资源分配的稳定性和效率。
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LangChain模型推理实战指南

langchain-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能指南深入介绍了使用LangChain进行生产级、高可靠性的LLM推理。它解决了跨多模型提供商（如Anthropic, OpenAI, Gemini）集成时常见的关键陷阱，包括内容块（content block）的复杂处理、流式传输的精确Token计数、以及结构化输出的稳定性。旨在提供一套版本安全、可扩展的LLM调用方案。
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Together AI CI/CD 集成测试

together-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
本技能提供了一套完整的CI/CD流程，用于自动化测试使用Together AI的OpenAI兼容API的应用程序。它设置了GitHub Actions工作流，确保在每次Pull Request时运行单元测试（模拟推理和嵌入响应），并在合并到main分支时执行完整的集成测试，从而全面验证了模型调用、提示词格式和API连通性。
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Together AI API 错误处理指南

together-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
86
本指南全面收录了在使用 Together AI API时可能遇到的常见错误代码和解决方案。无论是在模型推理、微调数据集处理还是部署过程中，它都能帮助开发者快速定位并解决认证、速率限制、输入验证和计费等各类问题。
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