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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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新闻 API 自动化
news-api-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
461
通过 Rube MCP(Composio)自动化 News API 工作,先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 确认工具架构,再确保连接状态,最后用符合 schema 的参数执行 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL,实现可靠的新闻接口流程。
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Ocrspace 自动化工作流
ocrspace-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
473
通过 Composio 的 Ocrspace 工具与 Rube MCP 构建自动化流程,强调先搜索工具、校验连接、遵循 schema、复用会话与分页处理,便于可靠执行 OCR 任务。
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Perplexity数据处理与优化
perplexity-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能,如查询中的个人身份信息(PII)脱敏,用于验证外部引用源的准确性,通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化,并管理对话上下文,确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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Perplexity API安全防护与使用策略
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制,以及来源引用质量评分,旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。
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Perplexity API集成模式与最佳实践
perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
52
本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式,覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层,专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制,适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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预测监控助手
prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务,提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证,确保服务与推理流程稳定可靠。
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提示工程模式汇总
prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示,帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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RAG系统实现工作流
rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG(检索增强生成)系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计,到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程,确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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Retell AI 语音代理实现指南
retellai-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
本技能提供了一套完整的模式和最佳实践,用于将 Retell AI 集成到语音代理和电话自动化系统中。它详细涵盖了 SDK 使用方法、常见的错误处理(如 API 密钥错误或限流),帮助用户构建稳定可靠的电话自动化解决方案。
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Retell AI语音代理与电话自动化
retellai-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
本技能提供基于Retell AI平台构建高级语音代理和自动化电话呼叫工作流的实现模式。它涵盖了SDK初始化、代理列表查询,并内置了针对常见电信场景错误(如鉴权失败、速率限制)的鲁棒错误处理机制,确保您的AI应用集成稳定可靠。
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Retell AI 语音代理与呼叫监控
retellai-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
273
本技能提供了一套用于实现基于 Retell AI 的语音代理和电话呼叫系统的可观测性模式。它指导用户如何监控和调试AI语音代理和电话系统在运行中的性能和交互状态。此外,它还涵盖了常见的API错误处理机制,帮助您构建稳定、可靠的AI通信解决方案。
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