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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

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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。

金丝雀部署配置

canary-deployment-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Cursor AI调试套件

cursor-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

Cursor AI调试套件帮助定位错误建议或补全的根因，检查上下文和模型设置，利用开发工具/日志排查，并在调整配置、验证后记录过程以便后续参考。

评估流程框架

affaan-m/everything-claude-code

Claude Code 的正式评估框架，将评价驱动开发落地，通过能力与回归评估、代码/模型/人类评价者及 pass@k 指标，实现迭代中的持续验证与报告。

智能体评估框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

构建符合多维指标的智能体评估体系，衡量令牌使用、工具调用和模型选择，验证上下文工程、捕捉回归并持续监控生产能力。

GRPO 强化学习训练

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供使用 TRL 实施 GRPO 的实战指南，面向结构化输出和可验证任务，通过自定义奖励函数强化模型推理能力。

Instructor 结构化输出库

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Instructor 利用 Pydantic 模型从大模型响应中可靠提取结构化数据，自动重试验证失败的结果，可解析复杂 JSON 并支持实时流式输出，兼容 OpenAI 与 Anthropic。

LangChain 智能代理框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LangChain 提供多模型提供商、向量存储、记忆与工具调用等能力，可快速构建智能代理、链式流程与 RAG 问答系统，适合原型验证与上线部署。

LangChain 入门示例

langchain-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供一个最小 LangChain 示例，演示如何定义提示、连接大模型并在 Python 或 TypeScript 中调用，用于验证集成配置并学习最基础的 chain/提示模式。

LLM评估工具集

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指导通过自动化指标、人工评估及大模型裁判策略，衡量提示、监控回归、验证生产部署质量。

Mistral迁移深度指南

mistral-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导团队将 OpenAI 或其他供应商的关键 AI 集成迁移到 Mistral AI，涵盖评估、通用适配器、特性开关渐进发布、模型映射、验证测试与回滚策略。

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