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搜索 生产环境 ，共找到 32 条记录
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相似性搜索模式实现

similarity-search-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
本技能提供高效的相似性搜索模式，适用于生产环境系统搭建。它对于构建语义搜索系统、实现RAG检索增强、开发推荐引擎以及优化处理海量向量数据的检索性能至关重要。
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TensorRT LLM 推理优化

tensorrt-llm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
在 NVIDIA GPU 上使用 TensorRT 优化大模型推理，支持 FP8/INT4 量化、多 GPU 扩展及高吞吐量部署，适合实时与生产环境。
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Triton 推理配置

triton-inference-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
自动提供 Triton 推理配置指导，针对模型服务、MLOps 管道、监控与生产环境优化，生成符合业界最佳实践的配置与代码。
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TwinMind AI会议部署集成

twinmind-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
本指南提供了部署TwinMind集成到生产环境的完整步骤。内容涵盖了Chrome扩展、移动应用和API密钥的配置。TwinMind利用先进的AI模型（如Ear-3转录和GPT-4/Claude/Gemini总结）功能，实现实时的会议转录、总结和行动项提取，适用于专业团队的会议AI管理。
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Vertex 智能体构建器

vertex-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
在 Vertex AI 上搭建面向生产环境的生成式智能体，集成 Gemini 模型、多模态处理、RAG、函数调用并可部署到 Cloud Run 或 Vertex Endpoints，提供监控与评估框架，适合企业级应用。
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Vertex AI 流水线创建

vertex-ai-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
245
为 GCP 环境中的 Vertex AI 流水线创建过程提供自动化指导，涵盖计算、存储、BigQuery 等服务，帮助生成生产级配置并校验符合行业规范。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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整合Google Gemini API进阶指南

gemini-api-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
372
本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程，涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用（工具使用）和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践，如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制，适用于构建复杂的AI应用。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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智能体治理与安全模式

agent-governance
github/awesome-copilot
397
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。
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强化学习算法库

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
203
生产级强化学习库，提供 PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C 等算法。用于训练 RL 智能体、创建自定义环境、实现回调函数和优化训练工作流。适用于 Gymnasium 环境的单智能体强化学习。需要 Python 3.10+ 和 PyTorch >= 2.3。
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Claude API可观测性日志封装

clade-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
298
这是一个为Claude API设计的日志封装工具，用于实现调用过程的全面可观测性监控。它能自动记录输入/输出Token数、API调用延迟、估算成本和详细错误信息。是构建生产环境稳定、可监控的AI应用的必备组件。
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