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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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声明式语言模型系统

dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
247
DSPy 通过声明式方式构建复杂语言模型系统，组合模块化的 RAG 和智能代理流程，并自动优化提示与模块，提升 LM 应用的可靠性与可维护性。
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GroqCloud 自动化套件

groqcloud-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
302
GroqCloud 自动化通过 Composio 调度高性能 API，涵盖推理、聊天输出、音频翻译与 TTS 语音选择，适合构建生产级 AI 流程。
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Ideogram AI图像生成参考架构

ideogram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于构建大规模AI图像生成系统的参考架构。它指导开发者如何建立完整的资产生成流程，包括使用结构化模板确保品牌风格一致性，调用Ideogram的多API功能，并实现从图像生成到最终CDN部署的完整工作流。适用于构建品牌资产系统和可扩展的AI集成。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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LangChain迁移深度指南

langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架（如LlamaIndex）的LLM代码库，迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体（Agent）和工具调用（Tool Calling）的实践，帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LLM应用模式与架构

llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG（检索增强生成）的完整流程，从文档切块到混合检索。此外，书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式，帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家

llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API，实现多智能体编排、高级检索增强生成（RAG）流程（如RAG Fusion、HyDE）和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期，包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试

mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算，确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性，是构建高质量AI应用的必备环节。
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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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