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Azure 机器学习 Python SDK
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
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。
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Azure 机器学习 Python SDK
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
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。
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Databricks MLflow 训练部署流程
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
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。
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Hugging Face 命令行中心
hugging-face-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
328
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。
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LangChain 企业级角色访问控制
langchain-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
63
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。
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LangChain 参考架构
langchain-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
86
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。
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MLflow 生命周期追踪
mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
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。
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模型检查点管理器
model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
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。
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模型注册管理器
model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
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。
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OpenRouter 多提供商集成
openrouter-multi-provider
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
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。
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Perplexity 企业级 RBAC 管理
perplexity-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
410
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。
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LLM 提示工程
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
167
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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