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Azure文档智能 .NET 开发工具包

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sickn33/antigravity-awesome-skills
239
该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。
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Azure文档智能 .NET 开发工具包

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sickn33/antigravity-awesome-skills
239
该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。
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金丝雀部署配置

canary-deployment-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
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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BigQuery ML 模型创建器

bigquery-ml-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
一项 GCP 技能，自动响应 BigQuery ML 模型创建请求，提供最佳实践指导、可生产部署的示例和标准校验，涵盖计算、存储、大查询、Vertex AI 及其他平台服务。
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自主多模型AI代理

blockrun
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
BlockRun是一个智能代理网关，通过钱包系统连接多种外部AI服务。它可以根据用户需求，自动路由请求至最合适的模型（如DALL-E生成图像、Grok进行实时X数据搜索、GPT-5.2进行复杂推理）。用户只需支付相应的微额费用，即可无缝使用所有AI的能力，实现了能力的扩展和成本控制。
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Cursor AI模型密钥配置管理

cursor-api-key-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”（BYOK）功能，以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制，实现成本的直接管理，并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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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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自动化模型部署

deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。
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GPU资源优化器

gpu-resource-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导，生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。
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推理延迟分析器

inference-latency-profiler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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Mistral AI多环境配置

mistral-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
本技能提供了一套完整的框架，用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关，确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
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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