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A/B测试配置生成器

a-b-test-config-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
此技能自动生成用于机器学习部署的A/B测试配置，提供规范流程、代码示例和校验建议，帮助模型上线后具备完整的监控与灰度能力。
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智能体记忆系统架构

agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。
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AI/ML全栈开发工作流

ai-ml
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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AI/ML全栈开发工作流

ai-ml
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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金丝雀部署配置

canary-deployment-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
为机器学习生产环境提供金丝雀部署构建自动化指导，涵盖模型服务、MLOps流水线、监控与配置验证。
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自学习与纠错系统

claude-reflect
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
这是一个双阶段的自学习系统，用于捕获用户在对话中提供的知识点和纠正信息。系统能自动识别用户修正的模式（如“使用X而不是Y”），并将这些学习内容进行队列存储。用户可以通过手动触发流程，审查并应用这些知识点到永久知识库中，从而确保AI可以持续学习和改进，适应您的个人或项目上下文。
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混淆矩阵生成器

confusion-matrix-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
在机器学习训练场景中，自动响应混淆矩阵生成器相关请求，提供流程化指导、最佳实践校验及可直接使用的代码配置，帮助快速完成模型评估。
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会话学习模式提取

continuous-learning
affaan-m/everything-claude-code
128
在 Stop 钩子结束会话时自动分析 Claude Code 日志，抽取可复用模式并保存为学习技能，持续捕捉错误解决、调试技巧以及项目约定，免去人工整理。
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Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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数据集加载器创建者

dataset-loader-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导，涵盖数据准备、训练与调参，配合行业规范校验与可部署代码，加速机器学习训练流程。
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