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想法发现与验证全流程

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个完整的、自动化的科研想法发现工作流。它能够根据一个宽泛的研究方向或参考论文，系统性地引导用户完成从初步构想到验证、到制定详细实验计划的全过程。适用于需要多阶段、系统性探索和优化创新想法的复杂研究场景。

结构化图像生成

image-generation

bytedance/deer-flow

通过结构化 JSON 提示和 Python 生成脚本，快速绘制角色、场景或产品，支持风格、构图与参考图的灵活配置，简化自动化出图流程。

结构化视频生成

video-generation

bytedance/deer-flow

该技能通过构造结构化 JSON 提示并可选引入参考图，再调用指定 Python 脚本生成符合场景、风格与技术要求的高质量视频。

凤凰评估工具包

github/awesome-copilot

Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

临床AI系统集成参考架构

abridge-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文档提供了完整的参考架构蓝图，用于指导将环境AI（Abridge）系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准，以及与Epic/Athena等主流电子病历系统（EHR）的合规集成流程。

Cohere API v2错误诊断与修复指南

cohere-common-errors

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是Cohere API v2的快速参考手册，用于诊断和修复常见的API错误和异常。它详细覆盖了参数缺失（400）、限速（429）或认证失败（401）等关键错误代码，并提供了针对不同模型的代码级修复方案，帮助用户确保AI应用的调用流程稳定可靠。

LLM模型迁移与适配指南

cohere-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一份全面的技术参考，指导用户如何将现有基于OpenAI或Anthropic等模型的AI应用，平稳迁移到Cohere平台。内容详细涵盖了API调用适配、向量嵌入的重新构建、工具定义迁移以及使用适配器模式等关键实战步骤，确保AI系统平稳过渡。

CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。

生产级AI模型部署架构

together-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一套用于构建可扩展、高可用、成本高效的AI服务层的参考架构。它涵盖了完整的AI生命周期管理，包括智能模型路由（实现成本与性能的权衡）、响应缓存、异步批量处理和模型微调管线管理。适用于需要跨多个开源模型提供高可用性的企业级应用。

AI/ML安全专家攻击手册

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本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。

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