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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

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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 AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI项目管理SDK for Java

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399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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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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LLM微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
454
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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GRPO强化学习微调

grpo-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
416
提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。
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LangChain事件处理与流式集成

langchain-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。
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Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供一套完整的LLM评估工作流，使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验（包括LLM-as-a-Judge）等多个环节，旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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Mistral AI 自动化工作流

mistral-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
176
通过 Composio MCP 集成，自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪，适合跨应用管道和智能代理预处理数据。
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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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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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