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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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模型导出助手

model-export-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
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模型剪枝助理

model-pruning-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
在机器学习部署场景中，一旦提到模型剪枝相关需求，即刻提供最佳实践、生产级代码与校验流程，协助模型上线与优化。
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模型量化部署助手

model-quantization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。
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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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More Trees 自动化工具

more-trees-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
263
通过 Rube MCP 与 Composio 的 More Trees 工具包自动执行任务，先搜索工具获取最新 schema，再启用连接并按要求调用执行接口，确保流程规范、可复用。
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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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新闻 API 自动化

news-api-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
461
通过 Rube MCP（Composio）自动化 News API 工作，先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 确认工具架构，再确保连接状态，最后用符合 schema 的参数执行 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL，实现可靠的新闻接口流程。
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Rube MCP OCR自动化

ocr-web-service-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
132
通过 Rube MCP 和 Composio 实现 OCR Web Service 的自动化流程，先查询工具、确认连接并按 schema 运行命令，确保稳健执行。
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Ocrspace 自动化工作流

ocrspace-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
473
通过 Composio 的 Ocrspace 工具与 Rube MCP 构建自动化流程，强调先搜索工具、校验连接、遵循 schema、复用会话与分页处理，便于可靠执行 OCR 任务。
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Onesignal 用户授权自动化

onesignal-user-auth-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
208
通过 Rube MCP 指导 Composio 的 Onesignal 用户授权工具集，自动发现最新 schema、管理连接并执行授权工作流，适合重复的用户认证任务。
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