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Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

模型检查点管理器

model-checkpoint-manager

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。

实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。

稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 HuggingFace Diffusers 提供的 Stable Diffusion 模型生成图像，涵盖文本图像、图像翻译、修复、ControlNet 控制以及调度器切换等场景，便于构建可复现的创意或生产流程。

AI工程全流程手册

ai-engineering-toolkit

sickn33/antigravity-awesome-skills

覆盖提示评估、上下文预算、RAG架构、安全审计、评估体系与产品洞察的六个AI工程流程，帮助团队在上线前做出一致、可复现的优化决策。

PyTorch训练模式指南

pytorch-patterns

affaan-m/everything-claude-code

提供 PyTorch 编程惯用法，涵盖设备无关代码、可复现设置、模型结构、训练与验证循环及数据管道，帮助构建稳健高效的深度学习项目。

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