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SkyPilot 多云作业编排

skypilot-multi-cloud-orchestration

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排，自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务，帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。

云GPU权限与成本治理

vastai-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套基于RBAC的云GPU资源管理和成本治理方案。它支持为不同团队设置独立的API密钥、GPU白名单、实例数量限制和每日预算上限。通过审计日志和支出报告，确保资源使用合规，实现精细化的成本核算和权限隔离。

Vast.ai GPU实例故障处理手册

vastai-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本手册提供了一套完整的Vast.ai云GPU实例故障应急响应流程。它系统性地涵盖了包括抢占、训练任务崩溃和GPU硬件故障等常见场景。用户可以遵循手册中的排查、缓解、恢复和事后分析步骤，最大程度地减少停机时间，保障计算任务的持续性。

Vast.ai GPU云资源认证与配置

vastai-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何安装和配置Vast.ai的命令行接口（CLI）和REST API。它用于设置新的云资源集成，管理API密钥，并初始化访问Vast.ai GPU计算资源。内容涵盖了CLI认证步骤、环境配置以及使用Python客户端进行资源搜索、创建和销毁操作。

GPU工作负载本地开发循环

vastai-local-dev-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户搭建一套高效、可复现的本地开发环境，用于GPU工作负载的测试。它涵盖了使用Docker本地运行GPU镜像、通过Mocking模拟Vast.ai API调用等关键步骤，旨在大幅降低开发过程中的云GPU资源成本，并加速软件迭代周期。

GPU工作负载迁移：Vast.ai实战指南

vastai-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了GPU工作负载的迁移流程，指导用户如何将深度学习训练环境从AWS、GCP等主流云平台或其它GPU云迁移到Vast.ai。内容涵盖成本对比分析、Docker镜像适配、云凭证处理以及完整的验证和回滚步骤，是进行复杂计算资源迁移的实战手册。

多环境云资源部署配置

vastai-multi-env-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在Vast.ai云平台上实现开发、预发布和生产环境的隔离配置。它通过使用环境变量和配置类，强制执行独立的API密钥、预算上限、实例限制和GPU白名单，从而确保资源高效管理和成本控制。

Vast.ai 安全基础与最佳实践

vastai-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了使用Vast.ai云环境时的安全最佳实践指南。内容涵盖API密钥管理、强化SSH访问安全、数据销毁前的安全清理，以及网络传输规范。适用于构建和维护安全、可靠的AI开发和模型训练环境。

Vast.ai CLI升级与API迁移指南

vastai-upgrade-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南提供了完整的Vast.ai命令行工具和Python SDK升级流程。它涵盖了API版本迁移、检测兼容性变更（breaking changes）以及更新Docker镜像和CUDA版本的步骤，确保用户在云GPU计算资源环境中的持续工作兼容性。

Latch 生物信息工作流

latchbio-integration

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

LatchBio Integration 提供 Python 为核心的服务器化生物信息流程构建与部署能力，涵盖装饰器任务、LatchFile/Dir 云存储、GPU 资源调优，以及与 Nextflow/Snakemake 等管道的互通，适合 RNA-seq、AlphaFold 等分析场景。

Modal 无服务器 Python 平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration

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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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