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Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。

Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。

Databricks ML模型全生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。

Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供一套完整的LLM评估工作流，使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验（包括LLM-as-a-Judge）等多个环节，旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。

林迪AI智能体调试工具包

lindy-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具包是专为解决复杂智能体（Agent）故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息（如Node.js、Python版本），测试Webhook和主流API（如Slack、Gmail）的连接状态，并指导用户回顾任务历史记录，最终生成一份结构化的支持报告，极大地提高了故障排查的效率。

Replicate 模型自动化

replicate-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。

W&B实验追踪管理

weights-and-biases

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间，帮团队统一管理实验、工件与版本线索。

LangChain提示工程与版本控制

langchain-prompt-engineering

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能为LangChain应用提供了专业的提示工程解决方案。它解决了代码中嵌入式提示字符串易出错的问题，指导开发者将提示集中化并版本化。核心功能包括利用LangSmith平台进行提示的发布、回滚和A/B测试，通过固定的Commit Hash实现生产环境的稳定版本锁定，确保LLM应用的提示层可靠性。

大型语言模型微调与部署工作流

together-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。

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