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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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Deepgram 语音转写流程
deepgram-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
160
基于 Deepgram Nova-2 模型构建预录音频转写流程,支持文件与 URL 处理、批量任务、标点与说话人识别等配置,适合自动化转录和核心语音解析场景。
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Deepgram 性能调优指南
deepgram-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
针对 Deepgram 转录,指引如何做音频预处理、连接池、模型选择、流式传输、并发控制与缓存策略,从而提升速度、降低延迟,适用于高负载语音管道。
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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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声明式语言模型编程
dspy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
267
DSPy 通过声明式方式组织语言模型任务,构建模块化的 RAG、Agent 或分类器管道,并结合自动提示/优化器持续提升输出质量,适用于需要可靠复杂工作流的 AI 项目。
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嵌入策略指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
51
指导团队选择与调优嵌入模型、分块与管道,覆盖 RAG、多语种输入和降维等向量搜索场景。
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特征工程工具集
engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
466
该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征,用于提升机器学习模型的准确性和解释性,适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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评估流程框架
eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
428
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。
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LLM 评估工具套件
evaluating-llms-harness
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
343
通过 lm-evaluation-harness 在 MMLU、HumanEval、GSM8K 等 60 多个学术基准上,对 HuggingFace/vLLM/API 模型进行对比评测、训练追踪并输出统一报告,适合实验室发布与质量监控。
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智能体评估框架
evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
373
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。
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机器学习模型解释
explaining-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果,揭示关键特征影响,辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。
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特征工程助手
feature-engineering-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
自动触发的特征工程助手,在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。
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