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Langfuse SDK 实践指南

langfuse-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
介绍 Langfuse SDK 的最佳实践，包含单例客户端、追踪生命周期、嵌套 Span、装饰器、会话追踪等，帮助 LLM 系统统一可观测性。
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学习率调度助手

learning-rate-scheduler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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Llama 工厂微调指南

llama-factory
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
378
基于 LLaMA-Factory，提供网页版无代码操作、QLoRA/LoRA 优化、多模态能力等大语言模型微调实战指导与参考资料，帮助开发者快速实践与调试。
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AI 助手开发指南

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
指导开发者设计具有自然语言理解、上下文管理和系统集成能力的智能助理，提供实践建议和验收清单，确保面向用户的应用具备实用价值。
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LLM 集成模式指南

llm-integration
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
97
实践指南涵盖 API 客户端、流式响应、函数调用、RAG 管道、文档切片与成本优化等 Claude LLM 集成策略，附反模式警示。
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企业级 Miles 强化学习

miles-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
258
提供 miles 框架下大规模 MoE 模型的强化学习训练指导，涵盖 FP8/INT4 低精度训练、训练推理对齐、推测式 RL 提速策略以及面向企业级部署的稳定性实践。
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生产级机器学习工程手册

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
191
面向生产环境的机器学习工程实践指南，涵盖 PyTorch 2.x、TensorFlow 等框架、模型服务、特征工程、监控治理与 MLOps 基础设施，帮助构建可扩展和稳健的上线系统。
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Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。
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模型检查点管理器

model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
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。
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模型漂移检测

model-drift-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
自动化提供模型漂移检测的部署建议，包含实践规范、可用的生产代码与校验措施，帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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模型评估指标助手

model-evaluation-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
自动提供模型评估指标的指导，涵盖实践、代码和验证规范，针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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