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金丝雀部署配置

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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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神经网络构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
通过 neural-network-builder 插件让 Claude 自动配置或修改神经网络架构，明确层、激活函数和训练参数，适合构建 CNN、RNN、Transformer 等模型。
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Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b
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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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Google 云代理 SDK

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掌握 Google Cloud 的 Agent 开发工具包与起步包，构建容器化多智能体、自动化 RAG、CI/CD 流水线，面向 Cloud Run、GKE、Agent Engine 等生产级部署。
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LlamaIndex 数据框架

llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持，帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
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本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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生产级机器学习工程与MLOps

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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AI驱动的研究架构设计

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本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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Torchscript 导出器

torchscript-exporter
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在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导，自动响应相关请求，并产出符合行业规范的代码与配置，帮助构建可用模型部署链路。
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Vertex 智能体构建器

vertex-agent-builder
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268
在 Vertex AI 上搭建面向生产环境的生成式智能体，集成 Gemini 模型、多模态处理、RAG、函数调用并可部署到 Cloud Run 或 Vertex Endpoints，提供监控与评估框架，适合企业级应用。
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