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Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

Databricks MLflow 训练部署流程

databricks-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

引导机器学习团队在 Databricks 上完成特征工程、MLflow 实验跟踪、模型注册与版本管理，并最终部署模型服务，适合构建生产级流水线。

Hugging Face 命令行中心

hugging-face-cli

sickn33/antigravity-awesome-skills

Hugging Face CLI 可直接在终端连接 Hugging Face Hub，用于下载/上传模型、数据集与 Spaces、管理缓存、执行云计算任务以及处理认证，便于自动化脚本和开发工作流。

LangChain 企业级角色访问控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 LangChain 应用提供企业级 RBAC，包括角色权限、模型访问管控、租户隔离与配额管理，满足多租户与安全要求。

LangChain 参考架构

langchain-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供面向生产的 LangChain 架构实践，涵盖分层设计、模型提供者抽象、链注册管理、RAG 架构和多智能体协调，帮助构建可扩展的企业级应用。

MLflow 生命周期追踪

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

MLflow 提供与框架无关的机器学习生命周期套件，涵盖实验追踪、模型注册版本与阶段管理、指标与工件记录以及多平台部署，帮助团队复现实验并协同交付。

模型检查点管理器

model-checkpoint-manager

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。

模型注册管理器

model-registry-manager

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。

OpenRouter 多提供商集成

openrouter-multi-provider

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 OpenRouter 统一接口管理多个提供商，比对模型，配置环境，验证 API 连通，并部署监控，适合构建提供商无关的 AI 工作流。

Perplexity 企业级 RBAC 管理

perplexity-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

设置 Perplexity 企业 RBAC，涵盖 SSO、组织管理、模型限制 API 密钥、查询路由、域过滤、使用监控与密钥轮换，确保团队访问安全合规。

LLM 提示工程

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Jeffallan/claude-skills

面向大模型应用，设计、优化并评估提示词，兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架，确保准确性与令牌效率，便于量化监控和版本管理。

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