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云端机器学习工作负载迁移指南

coreweave-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
205
本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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实时深度估计隐私处理

depth-estimation
SharpAI/DeepCamera
346
本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计，能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能，并特别支持“隐私模式”，通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节，但能保留完整的空间布局和活动轨迹，适用于安全监控和隐私保护领域。
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智能体技能安全扫描器

edgeone-skill-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
151
本工具是一款专业的智能体技能安全扫描器，用于在您部署或使用任何新技能前，对其进行全面的安全风险和漏洞扫描。它采用100%本地化静态分析技术，确保文件内容、凭证或个人数据绝不会外传，为集成AI能力提供最大级别的隐私和安全保障。
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ElevenLabs成本优化与配额监控

elevenlabs-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本技能旨在帮助用户优化 ElevenLabs 语音合成（TTS）的运行成本。它提供了一套完整的流程，包括基于成本的模型选择、通过优化文本内容来减少计费字符数，以及实现实时的配额使用监控和预算预警。适用于构建高并发、对成本敏感的语音应用。
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ElevenLabs TTS云端部署指南

elevenlabs-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
102
本技能提供将 ElevenLabs TTS 应用部署到主流云平台（如 Vercel, Fly.io, Cloud Run）的完整指南。内容涵盖了服务器无服务器部署、容器化部署、密钥安全管理、以及实现实时流媒体音频流的最佳实践，适用于构建生产级的语音合成应用。
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ElevenLabs语音合成API指南

elevenlabs-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
本技能提供了一份完整的ElevenLabs语音合成API使用指南。内容涵盖使用TypeScript、Python和cURL等多种方式，实现文本到语音的高质量转换。用户可以学习如何精细控制语音参数、选择不同模型（如低延迟流式传输），适用于各类需要高质量语音内容生成的应用开发。
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自动AI智能体进化与优化

evolving-ai-agents
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
63
A-Evolve是一个通用框架，用于通过LLM驱动的进化算法，自动优化和迭代改进AI智能体。它通过在标准基准测试（Benchmarks）上运行“求解-观察-进化”循环，持续优化智能体的提示词、技能和记忆，实现自学习的、性能增强的智能体。
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LangGraph人机循环审批流程

langchain-langgraph-human-in-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于在复杂的LangGraph工作流中集成人工审核环节。它允许流程在执行关键、不可逆的操作（如发送邮件或调用工具）前暂停，等待用户通过Web UI或Slack进行人工批准。本技能解决了流程中断时的状态序列化、恢复机制，确保了工作流的安全性、可控性与数据完整性。
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LangGraph子图与复杂系统构建

langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本技能深入讲解LangGraph的子图（Subgraph）和组合机制，用于构建复杂的多智能体系统，如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递（P21）和回调函数作用域（P28）等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式，构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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LangChain OTEL 可观测性追踪

langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry（OTEL）原生后端。它解决了核心可观测性痛点，包括确保提示词内容（Prompt Content）的准确捕获、实现子图（Subgraph）级的跨越式Span传播，并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标（SLO）。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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LangChain提示工程与版本控制

langchain-prompt-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题，指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试，通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定，确保LLM应用的提示层可靠性。
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YOLO模型微调与部署

model-training
SharpAI/DeepCamera
347
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。
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